Kilpatrick_Sarah_HW2

Problem 1: Estimating the a cohort life table - 30 points

We will use the Demographic & Health Surveys model births record dataset, ZZBR62FL.DTA for this problem. Download full model datasets here. See the Recode manual here. Variables:

• caseid - unique identifier of the child’s mother

• bidx - unique identifier of children for a given caseid

• v006 - interview month

• v007 - interview year

• b1 - birth month

• b2 - birth year

• b5 - indicator child was alive at time of interview

• b7 - child age in months at death

• v025 - whether the surveyed household was stratified as urban or rural; 1 is “urban” and 2 is “rural”

births <- read_dta("~/Documents/CSDE 533 Homeworks/ZZBR62FL.DTA") %>% 
  select(caseid, bidx, v006, v007, b1, b2, b5, b7,v025)
# births

kable(births, 
      col.names = c("Case ID - Mother", "bidx - Child ID", "v006 - Interview Month", "v007 - Interview Year", "b1 - Birth Month", "b2 - Birth Year", "b5 - Child Alive @ Interview", "b7 - Child Age in Mo. @ Death", "v025 - Urban/Rural Surveyed Household"),
      digits = 2,
      caption = "Raw Dataset - Births") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Raw Dataset - Births

Case ID - Mother	bidx - Child ID	v006 - Interview Month	v007 - Interview Year	b1 - Birth Month	b2 - Birth Year	b5 - Child Alive @ Interview	b7 - Child Age in Mo. @ Death	v025 - Urban/Rural Surveyed Household
1 1 2	1	6	2015	1	2015	1	NA	2
1 1 2	2	6	2015	5	2012	1	NA	2
1 1 2	3	6	2015	11	2007	1	NA	2
1 1 2	4	6	2015	2	2005	0	24	2
1 1 2	5	6	2015	12	2002	1	NA	2
1 1 2	6	6	2015	1	2001	0	10	2
1 3 2	1	6	2015	12	2012	1	NA	2
1 4 2	1	6	2015	2	2005	1	NA	2
1 4 2	2	6	2015	6	2002	1	NA	2
1 4 3	1	6	2015	8	2014	1	NA	2
1 4 3	2	6	2015	12	2012	1	NA	2
1 4 3	3	6	2015	2	2005	1	NA	2
1 5 1	1	6	2015	5	2015	0	0	2
1 5 1	2	6	2015	8	2012	1	NA	2
1 5 1	3	6	2015	7	2005	0	0	2
1 5 1	4	6	2015	9	2003	1	NA	2
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1 9 5	1	6	2015	11	1994	1	NA	2
1 9 5	2	6	2015	2	1991	1	NA	2
1 11 2	1	6	2015	1	2006	1	NA	2
1 11 2	2	6	2015	11	2003	1	NA	2
1 11 2	3	6	2015	11	2003	1	NA	2
1 11 2	4	6	2015	1	2001	1	NA	2
1 11 2	5	6	2015	11	1997	1	NA	2
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1 15 1	1	6	2015	5	2015	0	1	2
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1 15 1	3	6	2015	6	2011	0	3	2
1 15 1	4	6	2015	7	2008	0	12	2
1 15 1	5	6	2015	4	2005	0	5	2
1 15 1	6	6	2015	11	2002	1	NA	2
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1 15 1	9	6	2015	7	1991	0	12	2
1 15 2	1	6	2015	3	2013	1	NA	2
1 16 2	1	6	2015	6	2013	1	NA	2
1 16 2	2	6	2015	5	2009	1	NA	2
1 16 2	3	6	2015	12	2007	0	11	2
1 16 2	4	6	2015	1	2006	1	NA	2
1 16 2	5	6	2015	2	2002	1	NA	2
1 16 2	6	6	2015	8	2000	0	12	2
1 16 2	7	6	2015	7	1999	0	4	2
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1 23 2	4	6	2015	3	2005	1	NA	2
1 23 2	5	6	2015	10	2001	0	0	2
1 23 2	6	6	2015	11	1999	0	0	2
1 23 2	7	6	2015	8	1996	0	0	2
1 23 2	8	6	2015	7	1994	0	12	2
1 23 2	9	6	2015	9	1991	0	12	2
1 23 2	10	6	2015	5	1988	1	NA	2
1 23 2	11	6	2015	2	1985	1	NA	2
1 23 2	12	6	2015	3	1982	0	36	2
1 24 2	1	6	2015	2	2014	1	NA	2
1 24 2	2	6	2015	5	2012	1	NA	2
1 24 2	3	6	2015	4	2007	1	NA	2
1 24 4	1	6	2015	1	2009	1	NA	2
1 24 4	2	6	2015	6	2005	1	NA	2
1 24 4	3	6	2015	4	2000	1	NA	2
1 25 2	1	6	2015	12	2012	1	NA	2
1 25 2	2	6	2015	1	2008	1	NA	2
1 25 2	3	6	2015	9	2003	1	NA	2
1 25 2	4	6	2015	4	2001	0	0	2
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1 25 2	7	6	2015	5	1995	1	NA	2
1 25 2	8	6	2015	4	1993	1	NA	2
1 25 4	1	6	2015	6	2015	1	NA	2
1 26 2	1	6	2015	4	2011	1	NA	2
1 26 2	2	6	2015	5	2009	1	NA	2
1 26 2	3	6	2015	8	2004	1	NA	2
1 26 2	4	6	2015	2	1999	1	NA	2
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2 3 1	4	7	2015	6	1998	1	NA	2
2 3 1	5	7	2015	2	1996	1	NA	2
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2 3 1	7	7	2015	11	1992	1	NA	2
2 3 1	8	7	2015	9	1991	1	NA	2
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2 29 2	5	7	2015	2	2002	1	NA	2
2 30 2	1	7	2015	1	2006	1	NA	2
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3 2 1	6	8	2015	1	1996	0	20	2
3 2 1	7	8	2015	4	1994	0	18	2
3 2 1	8	8	2015	8	1992	0	12	2
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3 4 2	3	8	2015	5	2008	1	NA	2
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216 16 3	4	9	2015	5	2005	0	0	2
216 16 3	5	9	2015	1	2002	0	14	2
216 17 2	1	9	2015	5	1997	1	NA	2
216 17 2	2	9	2015	5	1993	1	NA	2
216 17 2	3	9	2015	8	1988	1	NA	2
216 17 2	4	9	2015	3	1986	1	NA	2
216 18 2	1	9	2015	4	2010	1	NA	2
216 18 2	2	9	2015	12	2008	1	NA	2
216 18 2	3	9	2015	11	2006	1	NA	2
216 18 2	4	9	2015	12	2004	1	NA	2
216 18 2	5	9	2015	4	2001	1	NA	2
216 18 2	6	9	2015	3	1998	1	NA	2
216 18 10	1	9	2015	11	2014	1	NA	2
216 18 10	2	9	2015	4	2007	1	NA	2
216 18 10	3	9	2015	5	2005	1	NA	2
216 18 10	4	9	2015	6	2003	1	NA	2
216 18 10	5	9	2015	7	1999	1	NA	2
216 19 2	1	9	2015	5	2013	1	NA	2
216 19 2	2	9	2015	4	2011	1	NA	2
216 19 2	3	9	2015	3	2004	1	NA	2
216 20 1	1	9	2015	3	2015	1	NA	2
216 20 1	2	9	2015	11	2011	1	NA	2
216 20 1	3	9	2015	8	2008	1	NA	2
216 20 1	4	9	2015	9	2005	1	NA	2
216 20 1	5	9	2015	9	2004	1	NA	2
216 20 1	6	9	2015	9	2003	1	NA	2
216 20 1	7	9	2015	5	2001	1	NA	2
216 20 1	8	9	2015	7	1997	1	NA	2
216 20 1	9	9	2015	8	1995	0	9	2
216 21 2	1	9	2015	2	2014	1	NA	2
216 23 2	1	9	2015	7	2015	1	NA	2
216 23 2	2	9	2015	4	2013	0	18	2
216 23 2	3	9	2015	3	2007	1	NA	2
216 23 2	4	9	2015	1	2005	1	NA	2
216 23 2	5	9	2015	8	2003	1	NA	2
216 23 2	6	9	2015	5	2001	1	NA	2
216 23 2	7	9	2015	4	1999	0	48	2
216 23 5	1	9	2015	5	2013	1	NA	2
216 23 5	2	9	2015	4	1999	1	NA	2
216 23 5	3	9	2015	3	1997	0	0	2
216 24 2	1	9	2015	3	1999	1	NA	2
216 24 2	2	9	2015	9	1996	0	0	2
216 24 2	3	9	2015	7	1994	1	NA	2
216 24 2	4	9	2015	1	1992	1	NA	2
216 24 2	5	9	2015	12	1983	0	204	2
216 24 2	6	9	2015	3	1983	0	0	2
216 24 2	7	9	2015	5	1982	1	NA	2
216 25 2	1	9	2015	12	2010	1	NA	2
216 26 6	1	9	2015	1	2015	1	NA	2
216 26 10	1	9	2015	7	2014	1	NA	2
216 27 2	1	9	2015	6	2015	1	NA	2
216 28 2	1	9	2015	5	2013	1	NA	2
216 28 2	2	9	2015	8	2008	1	NA	2
216 28 2	3	9	2015	4	2006	1	NA	2
216 28 2	4	9	2015	8	2002	1	NA	2
216 28 2	5	9	2015	3	2000	1	NA	2
216 29 2	1	9	2015	1	2013	1	NA	2
216 29 2	2	9	2015	5	2011	1	NA	2
216 29 2	3	9	2015	1	2006	1	NA	2
216 29 3	1	9	2015	6	2015	1	NA	2
216 29 3	2	9	2015	7	2011	1	NA	2
216 30 2	1	9	2015	8	2009	1	NA	2
216 30 2	2	9	2015	3	2007	1	NA	2
216 30 2	3	9	2015	4	2005	1	NA	2
216 30 2	4	9	2015	7	2002	1	NA	2
216 30 2	5	9	2015	3	2000	1	NA	2
216 30 2	6	9	2015	1	1997	1	NA	2
216 30 10	1	9	2015	7	2007	1	NA	2
216 31 2	1	9	2015	11	2013	1	NA	2
216 31 2	2	9	2015	11	2013	1	NA	2
216 31 2	3	9	2015	4	2011	1	NA	2
216 31 2	4	9	2015	5	2008	0	8	2
216 31 2	5	9	2015	4	2006	0	9	2
216 31 2	6	9	2015	3	2004	0	5	2
216 31 2	7	9	2015	4	2002	1	NA	2
216 31 2	8	9	2015	2	2000	1	NA	2
217 1 2	1	8	2015	8	2015	1	NA	1
217 1 2	2	8	2015	8	2012	1	NA	1
217 1 2	3	8	2015	5	2009	1	NA	1
217 1 2	4	8	2015	5	2006	1	NA	1
217 1 2	5	8	2015	2	2003	1	NA	1
217 1 2	6	8	2015	8	2000	1	NA	1
217 2 2	1	8	2015	3	2012	1	NA	1
217 3 2	1	8	2015	1	2013	1	NA	1
217 3 2	2	8	2015	4	2009	0	24	1
217 3 2	3	8	2015	6	2007	1	NA	1
217 3 2	4	8	2015	9	2004	1	NA	1
217 3 2	5	8	2015	6	2002	0	0	1
217 3 3	1	8	2015	5	2010	1	NA	1
217 3 3	2	8	2015	5	2005	1	NA	1
217 3 3	3	8	2015	1	2004	0	0	1
217 3 3	4	8	2015	8	2002	1	NA	1
217 3 3	5	8	2015	7	2000	1	NA	1
217 3 3	6	8	2015	3	1999	0	0	1
217 3 3	7	8	2015	1	1998	0	144	1
217 3 3	8	8	2015	6	1996	1	NA	1
217 3 3	9	8	2015	6	1992	1	NA	1
217 3 3	10	8	2015	1	1988	0	0	1
217 4 1	1	8	2015	7	2010	1	NA	1
217 4 1	2	8	2015	5	2003	1	NA	1
217 4 1	3	8	2015	1	2001	1	NA	1
217 4 1	4	8	2015	2	1999	1	NA	1
217 4 1	5	8	2015	4	1997	1	NA	1
217 4 1	6	8	2015	3	1995	0	48	1
217 5 2	1	8	2015	12	2014	0	8	1
217 5 2	2	8	2015	8	2012	1	NA	1
217 5 2	3	8	2015	1	2010	1	NA	1
217 5 2	4	8	2015	1	2007	1	NA	1
217 5 2	5	8	2015	4	2005	1	NA	1
217 7 2	1	8	2015	8	2010	0	24	1
217 7 2	2	8	2015	12	2005	1	NA	1
217 7 2	3	8	2015	11	2003	1	NA	1
217 7 2	4	8	2015	5	2001	1	NA	1
217 7 2	5	8	2015	10	1998	1	NA	1
217 7 2	6	8	2015	2	1996	1	NA	1
217 8 1	1	8	2015	2	2012	1	NA	1
217 8 1	2	8	2015	1	2010	1	NA	1
217 8 1	3	8	2015	5	2003	1	NA	1
217 8 1	4	8	2015	11	2000	1	NA	1
217 8 10	1	8	2015	1	2014	1	NA	1
217 8 10	2	8	2015	9	2010	1	NA	1
217 9 2	1	8	2015	6	2007	1	NA	1
217 9 2	2	8	2015	1	2005	1	NA	1
217 9 2	3	8	2015	3	2000	1	NA	1
217 9 2	4	8	2015	7	1997	1	NA	1
217 9 3	1	8	2015	4	2014	1	NA	1
217 11 2	1	8	2015	5	2001	1	NA	1
217 11 2	2	8	2015	6	1994	1	NA	1
217 13 2	1	8	2015	6	2014	1	NA	1
217 13 2	2	8	2015	5	2009	1	NA	1
217 13 3	1	8	2015	1	1997	1	NA	1
217 13 3	2	8	2015	5	1994	0	48	1
217 13 3	3	8	2015	3	1991	1	NA	1
217 13 3	4	8	2015	5	1989	0	12	1
217 14 1	1	8	2015	6	2006	1	NA	1
217 14 1	2	8	2015	7	2003	1	NA	1
217 14 1	3	8	2015	2	2002	0	0	1
217 14 1	4	8	2015	2	1996	1	NA	1
217 14 1	5	8	2015	9	1994	1	NA	1
217 14 1	6	8	2015	4	1992	0	4	1
217 14 1	7	8	2015	3	1990	1	NA	1
217 15 2	1	8	2015	7	2014	1	NA	1
217 15 2	2	8	2015	4	2011	1	NA	1
217 15 2	3	8	2015	3	2009	0	36	1
217 15 2	4	8	2015	7	2007	0	0	1
217 15 2	5	8	2015	10	2004	1	NA	1
217 15 2	6	8	2015	3	2002	1	NA	1
217 15 2	7	8	2015	8	1999	1	NA	1
217 15 3	1	8	2015	6	2012	1	NA	1
217 15 3	2	8	2015	2	2010	1	NA	1
217 15 3	3	8	2015	7	2005	1	NA	1
217 16 2	1	8	2015	7	2012	1	NA	1
217 16 2	2	8	2015	6	2010	1	NA	1
217 16 16	1	8	2015	12	2014	1	NA	1
217 17 2	1	8	2015	6	1996	1	NA	1
217 17 2	2	8	2015	7	1993	1	NA	1
217 17 2	3	8	2015	12	1991	1	NA	1
217 17 2	4	8	2015	2	1990	0	3	1
217 18 2	1	8	2015	3	2011	1	NA	1
217 20 1	1	8	2015	8	2009	0	1	1
217 20 1	2	8	2015	1	2002	1	NA	1
217 20 1	3	8	2015	11	1999	1	NA	1
217 20 1	4	8	2015	11	1997	1	NA	1
217 20 4	1	8	2015	7	2015	1	NA	1
217 20 5	1	8	2015	4	2011	0	12	1
217 20 5	2	8	2015	9	2008	0	0	1
217 20 7	1	8	2015	1	2014	1	NA	1
217 21 1	1	8	2015	5	2012	1	NA	1
217 23 1	1	8	2015	8	2014	1	NA	1
217 23 1	2	8	2015	10	2011	1	NA	1
217 23 1	3	8	2015	3	2009	1	NA	1
217 23 1	4	8	2015	6	2006	1	NA	1
217 23 1	5	8	2015	7	2003	1	NA	1
217 23 1	6	8	2015	4	2000	1	NA	1
217 23 1	7	8	2015	1	1997	1	NA	1
217 23 12	1	8	2015	7	2013	1	NA	1
217 23 12	2	8	2015	4	2010	1	NA	1
217 24 2	1	8	2015	5	2008	0	48	1
217 24 2	2	8	2015	2	2006	1	NA	1
217 24 2	3	8	2015	7	2003	0	108	1
217 24 2	4	8	2015	4	2000	0	132	1
217 24 2	5	8	2015	5	1997	1	NA	1
217 24 2	6	8	2015	2	1994	1	NA	1
217 24 2	7	8	2015	7	1991	1	NA	1
217 24 2	8	8	2015	4	1988	1	NA	1
217 25 1	1	8	2015	6	2010	1	NA	1
217 25 1	2	8	2015	7	2008	1	NA	1
217 25 1	3	8	2015	3	2001	1	NA	1
217 25 1	4	8	2015	8	1999	1	NA	1
217 25 1	5	8	2015	6	1997	1	NA	1
217 25 1	6	8	2015	1	1995	1	NA	1
217 27 2	1	8	2015	7	2014	1	NA	1
217 27 2	2	8	2015	3	2008	1	NA	1
217 27 2	3	8	2015	7	2003	1	NA	1
217 27 2	4	8	2015	6	2000	1	NA	1
217 27 2	5	8	2015	2	1998	1	NA	1
217 28 1	1	8	2015	1	2011	1	NA	1
217 28 1	2	8	2015	8	1999	1	NA	1
217 29 2	1	8	2015	4	2014	1	NA	1
217 29 2	2	8	2015	3	2011	1	NA	1
217 29 2	3	8	2015	10	2007	1	NA	1
217 29 2	4	8	2015	11	2004	1	NA	1
217 29 2	5	8	2015	8	2002	1	NA	1
217 29 2	6	8	2015	4	2001	0	7	1
217 29 2	7	8	2015	5	1999	1	NA	1
217 29 3	1	8	2015	9	2014	1	NA	1
217 30 1	1	8	2015	3	2006	1	NA	1
217 30 1	2	8	2015	3	2006	1	NA	1
217 30 1	3	8	2015	3	2004	1	NA	1
217 30 1	4	8	2015	5	2002	1	NA	1
217 30 1	5	8	2015	6	1999	1	NA	1
217 30 1	6	8	2015	12	1996	0	4	1
217 30 1	7	8	2015	3	1995	0	7	1
217 31 2	1	8	2015	12	2011	1	NA	1

1. 5 points Fill in the \(x\), \(n\), \(l_{x}\) and \(_{n}d_{x}\) columns of the cohort life tables for the first 5 years of life by urban/rural status for the 1993 cohort. Present your answers in two tables.

I am assuming this cohort life table will have one year increments by months (n = 12), from 0 to 5 (x-values will be [0, 12, 24, 36, 48]) and with a total population as the total # of rows (independent records of children). I am assuming this is a closed population with no in- or out-migration.

early_childhood_1993 = births %>% 
  filter(b2 == 1993)

urban_early_childhood_1993 = early_childhood_1993 %>%
   filter(v025 == 1)

 rural_early_childhood_1993 = early_childhood_1993 %>%
   filter(v025 == 2)

 # dim(urban_early_childhood_1993)
 # dim(rural_early_childhood_1993)

urban data:

x_values <- seq(0, 48, by = 12)  
n = 12
l_x_values = c(nrow(urban_early_childhood_1993), rep(NA, length(x_values) - 1))

d_x_values = rep(NA, length(x_values))
# n_x_values = rep(NA, length(x_values))

urban_life_table = data.frame(x = x_values, n, l_x = l_x_values, n_d_x = d_x_values)

rural data:

x_values <- seq(0, 48, by = 12)  
n = 12
l_x_values = c(nrow(rural_early_childhood_1993), rep(NA, length(x_values) - 1))

d_x_values = rep(NA, length(x_values))
# n_x_values = rep(NA, length(x_values))

rural_life_table = data.frame(x = x_values, n, l_x = l_x_values, n_d_x = d_x_values)

Urban data:

# 0, 12, 24, 36, 48 not inclusive of 60.

urban_deaths_list <- list()

x_values = seq(0, 60, by = 12)  
d_x_values = numeric(length(x_values) - 1) 

for (i in 1:(length(x_values) - 1)) {
  lower_bound = x_values[i]
  upper_bound = x_values[i + 1]
  
  # Counts deaths in the current age interval
  d_x_values[i] = urban_early_childhood_1993 %>%
    filter(b7 >= lower_bound & b7 < upper_bound) %>%
    nrow()
  
  urban_deaths_list[[paste0("deaths_", lower_bound, "_", upper_bound - 1)]] <- urban_early_childhood_1993 %>%
    filter(b7 >= lower_bound & b7 < upper_bound)
  }

urban_life_table$n_d_x = d_x_values

rural data:

# 0, 12, 24, 36, 48 not inclusive of 60.

rural_deaths_list <- list()

x_values = seq(0, 60, by = 12)  
d_x_values = numeric(length(x_values) - 1) 

for (i in 1:(length(x_values) - 1)) {
  lower_bound = x_values[i]
  upper_bound = x_values[i + 1]
  
  # Counts deaths in the current age interval
  d_x_values[i] = rural_early_childhood_1993 %>%
    filter(b7 >= lower_bound & b7 < upper_bound) %>%
    nrow()
  
  rural_deaths_list[[paste0("deaths_", lower_bound, "_", upper_bound - 1)]] <- rural_early_childhood_1993 %>%
    filter(b7 >= lower_bound & b7 < upper_bound)
  }

rural_life_table$n_d_x = d_x_values

Urban Data:

for (n in 1:(nrow(urban_life_table) - 1)) {
  # Creates a new value in the (n+1)th row with the difference (l_x - n_d_x) of the previous row
  urban_life_table$l_x[n + 1] = urban_life_table$l_x[n] - urban_life_table$n_d_x[n]
  
}

# life_table

kable(urban_life_table, 
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group"),
      digits = 2,
      caption = "Urban 1993 Cohort Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Urban 1993 Cohort Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group
0	12	145	12
12	12	133	6
24	12	127	2
36	12	125	4
48	12	121	1

Rural Data:

for (n in 1:(nrow(rural_life_table) - 1)) {
  # Creates a new value in the (n+1)th row with the difference (l_x - n_d_x) of the previous row
  rural_life_table$l_x[n + 1] <- rural_life_table$l_x[n] - rural_life_table$n_d_x[n]
  
}

# life_table

kable(rural_life_table, 
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group"),
      digits = 2,
      caption = "Rural 1993 Cohort Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Rural 1993 Cohort Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group
0	12	255	39
12	12	216	10
24	12	206	5
36	12	201	8
48	12	193	0

– Hint: it may be useful to measure time in months so that \(n = 12\). Please state in your solution whether you are measuring age and time in years or months.

2. 5 points Calculate the \(_{n}L_{x}\), \(_{n}M_{x}\), and \(_{n}q_{x}\) columns. Present your answers in two tables.

\(_{n}L_{x}\) is considered the person-years (person-months, in our case) lived in ages \([x, x+n)\). It can be calculated using the following equation, where \(_{n}a_{x}\) represents the average # of months (in this case, in other cases it can be years) lived by those who died in \([x, x+n)\):

\[_{n}L_{x} = (l_{x+n} \times n) + (_{n}d_{x} \times _{n}a_{x}) \] This involves choosing a value for \(_{n}a_{x}\), which can either be assumed to be \(\frac{n}{2}\), which in this case would be \(_{n}a_{x} = 6\), or we can directly compute the average number of person-months lived in the interval, by members of the cohort who die in that interval. Both options are covered in Preston Ch. 3.

Calculating the average may not be so complicated, but even then it may not be better than the \(_{n}a_{x} = \frac{n}{2}\) approximation:

urban data:

n_a_x = list()

# Convert b7 column to numeric and compute the mean
for (name in names(urban_deaths_list)) {

  n_a_x[[name]] = round(mean(as.numeric(urban_deaths_list[[name]]$b7), na.rm = TRUE), 2)
}
perfect_halfway = c(6, 18, 30, 42, 54)

output = rbind(n_a_x, perfect_halfway)
colnames(output) <- gsub("deaths_", "", colnames(output))
output_t = t(output)

# output_t

kable(output_t, 
      col.names = c("Person-Months Observed by Directly Averaging Age in Months at Death per Age Group", "Person-Months Calculated by using n/2 Assumption"),
      digits = 2,
      caption = "Urban Observed n_a_x vs. Assumed n_a_x") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Urban Observed n_a_x vs. Assumed n_a_x

	Person-Months Observed by Directly Averaging Age in Months at Death per Age Group	Person-Months Calculated by using n/2 Assumption
0_11	3.33	6
12_23	13.5	18
24_35	24	30
36_47	36	42
48_59	48	54

rural data:

n_a_x = list()

# Convert b7 column to numeric and compute the mean
for (name in names(rural_deaths_list)) {

  n_a_x[[name]] = round(mean(as.numeric(rural_deaths_list[[name]]$b7), na.rm = TRUE), 2)
}
perfect_halfway = c(6, 18, 30, 42, 54)

output = rbind(n_a_x, perfect_halfway)
colnames(output) <- gsub("deaths_", "", colnames(output))
output_t = t(output)

# output_t

kable(output_t, 
      col.names = c("Person-Months Observed by Directly Averaging Age in Months at Death per Age Group", "Person-Months Calculated by using n/2 Assumption"),
      digits = 2,
      caption = "Rural Observed n_a_x vs. Assumed n_a_x") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Rural Observed n_a_x vs. Assumed n_a_x

	Person-Months Observed by Directly Averaging Age in Months at Death per Age Group	Person-Months Calculated by using n/2 Assumption
0_11	3.59	6
12_23	15.2	18
24_35	24	30
36_47	36	42
48_59	NaN	54

I am assuming it is reasonable to choose the \(_{n}a_{x} = \frac{n}{2}\) approximation because the \(_{n}a_{x}\) calculated for the observed deaths “usually reinforces bias already present in the data subject to age-distributional anomalies” (pg. 44, Preston). While we know that the \(_{n}a_{x} = \frac{n}{2}\) approximation is insufficient for the early years, I argue that it is still better than the observed approximation, since we do not know the rest of the population’s distribution, only that of the children in this survey, using the observed \(_{n}a_{x}\) would be less ideal than the overall assumption that \(_{n}a_{x} = \frac{n}{2}\).

I am also assuming that none of the mothers (survey respondees) died or moved away during this interview’s survey period. I assume that if an individual dies, they die at the end of the month recorded in column b7

urban data:

urban_life_table$n_a_x <- perfect_halfway

rural data:

rural_life_table$n_a_x <- perfect_halfway

Urban data:

# Initialize the n_L_x column with NA values
urban_life_table$n_L_x = NA

# Computes n_L_x using the above formula
for (i in 1:(nrow(urban_life_table) - 1)) {
  
  urban_life_table$n_L_x[i] = ( urban_life_table$l_x[i + 1] * 12) + ( urban_life_table$n_d_x[i] * urban_life_table$n_a_x[i] )
}

# Handles the last row
urban_life_table$n_L_x[nrow(urban_life_table)] = urban_life_table$l_x[nrow(urban_life_table)] * 12

\[_{n}L_{x} = (l_{x+n} \times n) + (_{n}d_{x} \times _{n}a_{x}) \] rural data:

# Initialize the n_L_x column with NA values
rural_life_table$n_L_x = NA
# rural_life_table

# Computes n_L_x using the above formula
for (i in 1:(nrow(rural_life_table) - 1)) {
  
  rural_life_table$n_L_x[i] = ( rural_life_table$l_x[i + 1] * 12) + ( rural_life_table$n_d_x[i] * rural_life_table$n_a_x[i] )
}

# Handles the last row
rural_life_table$n_L_x[nrow(rural_life_table)] = rural_life_table$l_x[nrow(rural_life_table)] * 12

\(_{n}M_{x}\) is the cohort age-specific mortality rate for ages \([x, x+n)\) and is represented by the ratio between \(_{n}d_{x}\) and \(_{n}L_{x}\):

\[ _{n}M_{x} = \frac{_{n}d_{x}}{_{n}L_{x}} \]

Urban data:

# Initialize the n_M_x column with NA values
urban_life_table$n_M_x = NA

for (i in 1:(nrow(urban_life_table))) {

  urban_life_table$n_M_x[i] = round(urban_life_table$n_d_x[i] / urban_life_table$n_L_x[i], 5)
  
}

Rural data:

# Initialize the n_M_x column with NA values
rural_life_table$n_M_x = NA

for (i in 1:(nrow(rural_life_table))) {

  rural_life_table$n_M_x[i] = round(rural_life_table$n_d_x[i] / rural_life_table$n_L_x[i], 5)
  
}

\(_{n}q_{x}\) is the number of individuals that died during any given time interval (\(_{n}d_{x}\)) divided by the number alive at the beginning of that interval (\(l_{x}\)) provides an age-specific mortality rate.

\[_{n}q_{x} = \frac{_{n}d_{x}}{l_{x}} \] Urban data

# Initialize the n_q_x column with NA values
urban_life_table$n_q_x = NA

for (i in 1:(nrow(urban_life_table))) {

  urban_life_table$n_q_x[i] = round(urban_life_table$n_d_x[i] / urban_life_table$l_x[i], 5)
  
}

kable(urban_life_table,
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months)", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group", "n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group", "n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group", "n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group", "n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)"),
      digits = 5,
      caption = "1993 Cohort Urban Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

1993 Cohort Urban Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months)	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group	n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group	n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group	n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group	n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)
0	12	145	12	6	1668	0.00719	0.08276
12	12	133	6	18	1632	0.00368	0.04511
24	12	127	2	30	1560	0.00128	0.01575
36	12	125	4	42	1620	0.00247	0.03200
48	12	121	1	54	1452	0.00069	0.00826

Rural data

# Initialize the n_q_x column with NA values
rural_life_table$n_q_x = NA

for (i in 1:(nrow(rural_life_table))) {

  rural_life_table$n_q_x[i] = round(rural_life_table$n_d_x[i] / rural_life_table$l_x[i], 5)
  
}

kable(rural_life_table,
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months)", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group", "n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group", "n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group", "n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group", "n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)"),
      digits = 5,
      caption = "1993 Cohort Rural Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

1993 Cohort Rural Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months)	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group	n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group	n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group	n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group	n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)
0	12	255	39	6	2826	0.01380	0.15294
12	12	216	10	18	2652	0.00377	0.04630
24	12	206	5	30	2562	0.00195	0.02427
36	12	201	8	42	2652	0.00302	0.03980
48	12	193	0	54	2316	0.00000	0.00000

3. 5 points Calculate the \(T_{x}\) and \(e_{x}\) columns. Present your answers in two tables.

\(T_{x}\) is the cumulative sum of person-months lived by individuals age \(x\) onward (\(_{n}L_{x}\)) (from the bottom-up). For the terminal age group, we can use \(T_{x}\) = \(_{n}L_{x}\).

\[ T_{x} = \sum_x{_{n}L_{x}} \] \(e_{x}\) is the life expectancy in the age group interval \([x, x+n)\). It is based on person-months lived above the age group (\(T_{x}\)) and proportion of people alive at the start of age group.

\[ e_{x} = \frac{T_{x}}{l_{x}}\] urban data:

# Initialize the L_x column with NA values
urban_life_table$T_x <- NA

# Calculate T_x when the last row is T_x = n_L_x
urban_life_table$T_x[nrow(urban_life_table)] = urban_life_table$n_L_x[nrow(urban_life_table)]  

for (i in (nrow(urban_life_table) - 1):1) { 
  urban_life_table$T_x[i] = urban_life_table$n_L_x[i] + urban_life_table$T_x[i + 1]
}

# Calculate e_x
urban_life_table$e_x = round(urban_life_table$T_x / urban_life_table$l_x, 5)

kable(urban_life_table,
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months)", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group", "n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group", "n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group", "n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group", "n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)", "T_x - Person-months lived by individuals age-x onward", "e_x - expected months of life left"),
      digits = 5,
      caption = "1993 Cohort Urban Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

1993 Cohort Urban Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months)	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group	n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group	n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group	n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group	n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)	T_x - Person-months lived by individuals age-x onward	e_x - expected months of life left
0	12	145	12	6	1668	0.00719	0.08276	7932	54.70345
12	12	133	6	18	1632	0.00368	0.04511	6264	47.09774
24	12	127	2	30	1560	0.00128	0.01575	4632	36.47244
36	12	125	4	42	1620	0.00247	0.03200	3072	24.57600
48	12	121	1	54	1452	0.00069	0.00826	1452	12.00000

Rural data:

# Initialize the L_x column with NA values
rural_life_table$T_x <- NA

# Calculate T_x when the last row is T_x = n_L_x
rural_life_table$T_x[nrow(rural_life_table)] = rural_life_table$n_L_x[nrow(rural_life_table)]  

for (i in (nrow(rural_life_table) - 1):1) { 
  rural_life_table$T_x[i] = rural_life_table$n_L_x[i] + rural_life_table$T_x[i + 1]
}

# Calculate e_x
rural_life_table$e_x = round(rural_life_table$T_x / rural_life_table$l_x, 5)  

kable(rural_life_table,
      col.names = c("x - Age Group (in months)", "n - Width of Age Group (no. of months)", "l_x - No. of Alive Individuals of Age Group", "n_d_x - No. of Deaths in Age Group", "n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group", "n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group", "n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group", "n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)", "T_x - Person-months lived by individuals age-x onward", "e_x - expected months of life left"),
      digits = 5,
      caption = "1993 Cohort Rural Life Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

1993 Cohort Rural Life Table

x - Age Group (in months)	n - Width of Age Group (no. of months)	l_x - No. of Alive Individuals of Age Group	n_d_x - No. of Deaths in Age Group	n_a_x - avg. Person-Months Lived by Those Who Died in Age Group	n_L_x - Total Person-Months lived in Age Group	n_M_x - Cohort Age-Specific Mortality Rate for Age Group	n_q_x - Probability of Death in Age Group [x, x+n)	T_x - Person-months lived by individuals age-x onward	e_x - expected months of life left
0	12	255	39	6	2826	0.01380	0.15294	13008	51.01176
12	12	216	10	18	2652	0.00377	0.04630	10182	47.13889
24	12	206	5	30	2562	0.00195	0.02427	7530	36.55340
36	12	201	8	42	2652	0.00302	0.03980	4968	24.71642
48	12	193	0	54	2316	0.00000	0.00000	2316	12.00000

4. 5 points What is the interpretation of \(e_{0}\) in these life tables?

In a cohort life table \(e_{x}\) is the expected value for months lived after age x. It is the average length of life remaining for individuals born in 1993. This column assumes these individuals experience the observed age-specific mortality rate.
As the age groups increase, there remain fewer individuals, meaning the total sum of future life-months decreases, as one goes down the column. This column’s distribution is skewed, however, by a lack of data (imposed by our filter of the first 5 years) beyond the 48 month row. This means that the estimation of \(e_{0}\) becomes more unrealistic as the age groups increases.

5. 5 points Calculate the under-five mortality rate, \(_{5}q_{0}\) from both life tables. What do we learn about the risk of child mortality in urban and rural areas in this hypothetical population from comparing the values of the under-five and infant mortality across the two tables?

The under-five mortality rate \(_{5}q_{0}\) is the probability of dying before reaching age 5.

Preston Ch. 3 page 53 notes that: \[q(x) = 1 - p(x) = 1 - \frac{l_{0}}{l_{x}} = \frac{_{n}d_{x}}{l_{0}}\]

Therefore, we can calculate \(_{5}q_{0}\) assuming the same ideas that held for calculating life expectancy. We assume “the mortality experience of the population applies to an individual throughout his or her life, i.e., that at every age he or she is subjected to the mortality rates from which the life table is constructed, then the life table also illustrates the expected life experience of the individual.” (pg. 52, Preston).

urban_l_0 = urban_life_table$l_x[urban_life_table$x == 0]   
urban_l_5 = urban_life_table$l_x[urban_life_table$x == 48] 

# Calculate under-five mortality rate
urban_q_5_0 = round(1 - (urban_l_5 / urban_l_0), 4)

rural_l_0 = rural_life_table$l_x[rural_life_table$x == 0]   
rural_l_5 = rural_life_table$l_x[rural_life_table$x == 48] 

# Calculate under-five mortality rate
rural_q_5_0 = round(1 - (rural_l_5 / rural_l_0), 4)

paste("In an urban setting, there is a", urban_q_5_0 *100,"% chance that a child in the cohort will die before the age of 5.")

## [1] "In an urban setting, there is a 16.55 % chance that a child in the cohort will die before the age of 5."

paste("In a rural setting, there is a", rural_q_5_0 *100,"% chance that a child in the cohort will die before the age of 5.")

## [1] "In a rural setting, there is a 24.31 % chance that a child in the cohort will die before the age of 5."

This signals that there might be fewer resources for postpartum and early life healthcare in rural areas.

6. 5 points Below are the results of fitting the following logistic model to the 1993 rural cohort in this data:

\[ _{1}d_{x} | l_{x}, _{1}q_{x} \sim \text{Binomial}(l_{x}, _{1}q_{x}) \]

\[ \log\left(\frac{{_{1}q_{x}}}{{1 - _{1}q_{x}}}\right) = \beta_{x} \]

where \(x = 0, 1, 2, 3, 4\) years of age, \(l_{x}\) is the number of individuals surviving to their \(x^{th}\) birthday, \(_{1}d_{x}\) is the number who died in age \([x, x + 1)\), and each \(_{1}q_{x}\) can be estimated as

\[_{1}q_{x} = \frac{ e^{\hat{\beta_{x}} }} {1+e^{\hat{\beta_{x}}} } \]

On the scale of \(\hat{\beta_{x}}\) we can calculate a 95% confidence interval as

\[ \hat{\beta_{x}} \pm 1.96 \times SE(\hat{\beta_{x}})\]

On the \(\hat{_{n}q_{x}}\) scale, we can take the confidence interval to be

\[\Big(\frac{e^{\hat{\beta_{x}} -1.96 \times SE(\hat{\beta_{x})}}}{1+e^{\hat{\beta_{x}} -1.96 \times SE(\hat{\beta_{x})}}} , \frac{e^{\hat{\beta_{x}} +1.96 \times SE(\hat{\beta_{x})}}}{1+e^{\hat{\beta_{x}} +1.96 \times SE(\hat{\beta_{x})}}}\Big)\]

Calculate the estimates of \(_{1}q_{x}\) and the 95% confidence interval on the probability scale. Present your answers in a table and comment on their comparison to your estimates of the \(_{1}q_{x}\)’s from part (b).

Call: glm(formula = cbind(deaths, N) ~ (-1) + age, family = binomial, data = mod_dat)

Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) age[0,12) -2.0462 0.1640 -12.479 < 2e-16 * age[12,24) -3.3429 0.3218 -10.389 < 2e-16 *** age[24,36) -3.3069 0.3220 -10.271 < 2e-16 *** age[36,48) -4.4735 0.5806 -7.705 1.31e-14 *** age[48,60) -5.0814 0.7093 -7.164 7.84e-13 *** — ** Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ’’ 0.01 ’’ 0.05 ‘.’ 0.1 ’ ’ 1**

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 1.6332e+03 on 5 degrees of freedom Residual deviance: 9.2149e-14 on 0 degrees of freedom AIC: 29.29

Number of Fisher Scoring iterations: 4

# Given rural estimates and SEs from above (copy/pasted)
beta_x = c(-2.0462, -3.3429, -3.3069, -4.4735, -5.0814)
se_beta_x = c(0.1640, 0.3218, 0.3220, 0.5806, 0.7093)

# Compute _{1}q_{x}  
q_1_x = exp(beta_x) / (1 + exp(beta_x))

# 95% CIs
lower_q_x = exp(beta_x - 1.96 * se_beta_x) / (1 + exp(beta_x - 1.96 * se_beta_x))
upper_q_x = exp(beta_x + 1.96 * se_beta_x) / (1 + exp(beta_x + 1.96 * se_beta_x))

output = data.frame(
  Age_Group = c("[0,1)", "[1,2)", "[2,3)", "[3,4)", "[4,5)"),
  Beta_Estimate = round(beta_x, 4),
  q_x = round(q_1_x, 5),
  Lower_95CI = round(lower_q_x, 5),
  Upper_95CI = round(upper_q_x, 5)
)

kable(output,
      col.names = c("x - Age Group (in years)", "Estimate of Beta", "q_x", "Lower CI", "Upper CI"),
      digits = 5,
      caption = "q_x Estimates and 95% Confidence Intervals by Age Group") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

q_x Estimates and 95% Confidence Intervals by Age Group

x - Age Group (in years)	Estimate of Beta	q_x	Lower CI	Upper CI
[0,1)	-2.0462	0.11444	0.08567	0.15126
[1,2)	-3.3429	0.03413	0.01846	0.06226
[2,3)	-3.3069	0.03534	0.01911	0.06442
[3,4)	-4.4735	0.01128	0.00364	0.03437
[4,5)	-5.0814	0.00617	0.00154	0.02434

There is a difference between the observed \(_{n}q_{x}\) values from the life table and the estimated \(_{1}q_{x}\) values found using the standard logistic function. The \(e^{\hat{\beta_{x}}}\) estimates directly impact the estimates for \(_{1}q_{x}\), and therefore those values are model-based, not empirical.

They are both similar in scale and they both decrease similarly as the age groups increase.

Problem 2: Classifying Model Life Tables – 10 points

Refer to the IUSSP’s Tools for Demographic Estimation chapter called Introduction to model life tables, and, in particular, the section titled Choosing an appropriate standard.

1. 5 points In this section, the authors compare the 9 model life table families by 4 life table parameters. What are these parameters?

The first graph visualizes Adult Mortality \(_{45}q_{15}\) decreasing as Under-5 Mortality \(_{5}q_{0}\) increases. The caption is titled: “Relationship between adult and under five mortality for different standard life tables with a life expectancy at birth of 60 years.”

\(_{45}q_{15}\) is the probability that an individual who is 15 years old will die before reaching age 60 (that is, within the next 45 years).

The second graph visualizes Child Mortality \(_{4}q_{1}\) broadly increasing as Infant Mortality \(_{1}q_{0}\) increases. The caption is titled: “Relationship between infant and child mortality for different standard life tables with a life expectancy at birth of 60 years.”

2. 5 points Create a table whose column ‘name’ contains the 9 families of model life tables. Include one column for each of the parameters in (a).

Fill in the four columns by classifying whether the model life table family has the median value of the column’s respective life table parameter or whether it has “High” (above median) or “Low” (below median) values.

lt_families_comparison <- data.frame(
  `lt_family` = c(
    "Princeton East",
    "Princeton North",
    "Princeton South",
    "Princeton West",
    "UN Chilean",
    "UN Far Eastern",
    "UN General",
    "UN Latin America",
    "UN South Asia"
  ),
  `AM_45_q_15` = c("low", "median", "low", "high", "high", "high", "high", "low", "low"),
  `U-5M_5_q_0` = c("median", "low", "high", "low", "high", "low", "low", "high", "high"),
  `CM_4_q_1` = c("low", "high", "high", "low", "low", "low", "median", "high", "high"),
  `IM_1_q_0` = c("high", "low", "high", "low", "high", "low", "low", "median", "high")
)

kable(lt_families_comparison, 
      col.names = c("Life Table Families", "Adult Mortality 45_q_15", "Under-5 Mortality 5_q_0", "Child Mortality 4_q_1", "Infant Mortality 1_q_0"),
      caption = "Life Table Families Comparison") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Life Table Families Comparison

Life Table Families	Adult Mortality 45_q_15	Under-5 Mortality 5_q_0	Child Mortality 4_q_1	Infant Mortality 1_q_0
Princeton East	low	median	low	high
Princeton North	median	low	high	low
Princeton South	low	high	high	high
Princeton West	high	low	low	low
UN Chilean	high	high	low	high
UN Far Eastern	high	low	low	low
UN General	high	low	median	low
UN Latin America	low	high	high	median
UN South Asia	low	high	high	high

Problem 3: Estimating a period life table & using model life tables – 35 points

Go to the Human Cause-of-Death Database, register for an account, and download the following files for a country of your choice:

- Death counts by age Short list

- Population exposures

You may find this documentation helpful for IDC-10 codes, and this website houses documentation about other columns (sex: male == 1, female == 2, else, unspecified.)

1. 5 points Select a single year period for which to calculate an all-cause period life table for females from your data. Calculate the columns \(_{n}N_{x}\), \(_{n}D_{x}\), and \(_{n}M_{x}\) Present your answer in a table.

I am selecting 2007, eight years after the Czech Republic joined NATO and three years after it joined the European Union. In 2007, the Czech Republic joined the Schengen Area, a region of Europe with very few border restrictions among member-countries.

It is important to remember that no single person lives the age-specific mortality described by period life table. We can interpret a period life table as the age-specific mortality a hypothetical or synthetic cohort WOULD experience if they were born today and experienced the age-specific mortality (\(_{n}m_{x}\) or \(_{n}q_{x}\)) in each age group of the life table as they age through life (Week 2, Lecture 4).

There is only deaths data up to age group 85+, so I am making the 85+ age group the final age group. There is data for deaths 85+ but not for 85, which means there is missing data for group 80-85, but data for 85+ exists.

deaths_czech_raw = read.csv("~/Documents/CSDE 533 Homeworks/CZE_d_short_idr.csv", skip= 1, header = FALSE, col.names = c("country", "year", "sex",  "list", "agf",  "cause",    "total",    "d0",   "d1",   "d5",   "d10",  "d15",  "d20",  "d25",  "d30",  "d35",  "d40",  "d45",  "d50",  "d55", "d60",   "d65",  "d70",  "d75",  "d80",  "d85p", "d85",  "d90p", "d90",  "d95p", "d95",  "d100p"), sep = ",")

exposures_czech_raw = read.csv("~/Documents/CSDE 533 Homeworks/CZE_e.csv", skip= 1, header = FALSE, col.names = c("country",    "year", "sex",  "agf",  "total",    "e0",   "e1",   "e5",   "e10",  "e15",  "e20",  "e25",  "e30",  "e35",  "e40",  "e45",  "e50",  "e55", "e60",   "e65",  "e70",  "e75",  "e80",  "e85p", "e85",  "e90p", "e90",  "e95p", "e95",  "e100p"), sep = ",")

deaths_czech_raw = deaths_czech_raw %>% 
  select("country", "year", "sex",  "list", "cause",    "total",    "d0",   "d1",   "d5",   "d10",  "d15",  "d20",  "d25",  "d30",  "d35",  "d40",  "d45",  "d50",  "d55", "d60",   "d65",  "d70",  "d75",  "d80", "d85p") %>% 
  filter(year == 2007 & sex == 2)

exposures_czech_raw = exposures_czech_raw %>% 
  select("country", "year", "sex",  "total",    "e0",   "e1",   "e5",   "e10",  "e15",  "e20",  "e25",  "e30",  "e35",  "e40",  "e45",  "e50",  "e55", "e60",   "e65",  "e70",  "e75",  "e80", "e85p") %>% 
  filter(year == 2007 & sex == 2)

deaths_czech_raw

##    country year sex  list cause    total     d0    d1 d5   d10   d15   d20
## 1      CZE 2007   2 short  S000 51917.00 142.00 34.00 19 27.00 73.00 70.00
## 2      CZE 2007   2 short  S001   375.31   4.03  1.06  1  0.00  1.07  1.11
## 3      CZE 2007   2 short  S002 12517.00   0.00  8.50  4  4.15  9.66 12.22
## 4      CZE 2007   2 short  S003    67.84   1.01  0.00  0  0.00  0.00  0.00
## 5      CZE 2007   2 short  S004  1515.38   1.01  4.25  0  1.04  0.00  1.11
## 6      CZE 2007   2 short  S005    37.75   0.00  0.00  0  0.00  0.00  1.11
## 7      CZE 2007   2 short  S006   661.60   7.05  4.25  2  2.08  7.51  2.22
## 8      CZE 2007   2 short  S007 18580.27   0.00  0.00  0  1.04  1.07  0.00
## 9      CZE 2007   2 short  S008  7045.62   0.00  0.00  0  0.00  0.00  0.00
## 10     CZE 2007   2 short  S009  3572.38   0.00  0.00  0  0.00  0.00  0.00
## 11     CZE 2007   2 short  S010  1563.89   3.02  2.12  3  0.00  2.15  4.44
## 12     CZE 2007   2 short  S011  1061.93   0.00  0.00  0  1.04  1.07  1.11
## 13     CZE 2007   2 short  S012  2064.04   1.01  1.06  0  0.00  0.00  0.00
## 14     CZE 2007   2 short  S013    69.81   0.00  0.00  0  0.00  0.00  0.00
## 15     CZE 2007   2 short  S014   700.63   0.00  0.00  0  1.04  1.07  0.00
## 16     CZE 2007   2 short  S015   153.14 116.82  2.12  1  2.08  2.15  2.22
## 17     CZE 2007   2 short  S016  1930.42   8.06 10.62  8 14.54 47.24 44.44
##       d25    d30    d35    d40    d45     d50     d55     d60     d65     d70
## 1  104.00 150.00 236.00 442.00 607.00 1253.00 2096.00 2911.00 3265.00 4786.00
## 2    2.10   1.04   4.05   2.04   3.06    7.10   17.24   19.24   21.23   42.51
## 3   29.41  51.04  77.99 197.01 262.18  662.52 1033.30 1436.77 1393.36 1645.60
## 4    1.05   2.08   1.01   0.00   1.02    4.06    3.04    6.08    4.04   11.13
## 5    2.10   3.13   0.00   4.08  10.20   22.32   47.66   86.06  100.10  150.80
## 6    1.05   3.13   2.03   4.08   5.10    2.03    6.08    3.04    5.06    0.00
## 7    5.25   5.21  10.13  15.31  11.22   26.38   45.63   38.48   47.52   60.72
## 8    1.05   7.29  25.32  40.83  70.39  167.40  348.83  589.29  855.43 1530.22
## 9    0.00   5.21   8.10  19.39  33.67   51.74   97.35  176.18  260.88  510.07
## 10   0.00   1.04   7.09   5.10  15.30   25.36   63.88   96.19  120.33  247.95
## 11   2.10   4.17  11.14   7.15   6.12   26.38   46.65   48.60   42.47  108.29
## 12   1.05   2.08   4.05   9.19  11.22   21.31   58.81   81.00  106.17  121.45
## 13   2.10   5.21  20.26  42.87  70.39  121.75  190.64  189.34  164.82  163.95
## 14   0.00   1.04   1.01   1.02   2.04    2.03    4.06    6.08    7.08    4.05
## 15   1.05   3.13   2.03   4.08   6.12    8.12   24.34   25.31   55.61   81.98
## 16   7.35   4.17   4.05   0.00   3.06    5.07    1.01    1.01    0.00    1.01
## 17  48.32  51.04  57.73  89.83  95.90   99.43  107.49  108.34   80.89  106.27
##        d75      d80     d85p
## 1  8568.00 11968.00 15166.00
## 2    68.79    88.74    89.89
## 3  2064.61  2076.35  1548.31
## 4     6.07    16.13    11.11
## 5   274.14   395.30   412.08
## 6     0.00     4.03     1.01
## 7   108.24   133.11   129.28
## 8  3115.64  4892.88  6933.58
## 9  1210.85  1973.49  2698.69
## 10  603.91   902.54  1483.67
## 11  238.73   390.26   617.10
## 12  218.50   206.73   217.15
## 13  308.53   405.39   376.73
## 14   11.13    15.13    15.15
## 15  129.48   168.41   188.87
## 16    0.00     0.00     0.00
## 17  209.40   299.50   443.39

exposures_czech_raw

##   country year sex   total       e0       e1       e5      e10    e15      e20
## 1     CZE 2007   2 5277917 53702.57 190794.2 219021.1 253429.3 318557 338774.9
##        e25      e30      e35    e40      e45      e50      e55    e60    e65
## 1 396729.5 448490.3 352884.2 345801 320544.3 381675.4 398859.8 352219 254189
##        e70      e75      e80     e85p
## 1 212921.6 202019.4 150647.3 86657.03

#Create Life Table
life_table <- data.frame(
  x = c("0", "1-4", "5-9", "10-14", "15-19", 
                "20-24", "25-29", "30-34", "35-39", 
                "40-44", "45-49", "50-54", "55-59", 
                "60-64", "65-69", "70-74", "75-79", 
                "80-84", "85+"),
  n = c(1, 4, 5, 5, 5, 
        5, 5, 5, 5, 5, 
        5, 5, 5, 5, 5, 
        5, 5, 5, 0),
  nNx = rep(NA, 19),
  nDx = rep(NA, 19),
  nMx = rep(NA, 19)
)

# Pivot Population Data (exposures)
exposures_czech <- exposures_czech_raw %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("e"), 
               names_to = "age_group", 
               values_to = "population_size") %>% 
  select(-country, -year, -sex, -total)

# Pivot Deaths data (deaths)
deaths_czech_wide = deaths_czech_raw[1,]
deaths_czech <- deaths_czech_wide %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("d"), 
               names_to = "age_group", 
               values_to = "deaths") %>% 
  select(-country, -year, -sex, -list, -cause, -total)

# S000 IS ALL CAUSES
# cr_2007_lt
# exposures_czech
# deaths_czech

# exposures_czech$population_size
# life_table

life_table$nNx <- exposures_czech$population_size
life_table$nDx <- deaths_czech$deaths
life_table$nMx <- life_table$nDx / life_table$nNx
life_table

##        x n       nNx   nDx          nMx
## 1      0 1  53702.57   142 2.644194e-03
## 2    1-4 4 190794.16    34 1.782025e-04
## 3    5-9 5 219021.14    19 8.674962e-05
## 4  10-14 5 253429.30    27 1.065386e-04
## 5  15-19 5 318557.05    73 2.291583e-04
## 6  20-24 5 338774.94    70 2.066269e-04
## 7  25-29 5 396729.51   104 2.621433e-04
## 8  30-34 5 448490.33   150 3.344554e-04
## 9  35-39 5 352884.23   236 6.687746e-04
## 10 40-44 5 345800.99   442 1.278192e-03
## 11 45-49 5 320544.33   607 1.893654e-03
## 12 50-54 5 381675.44  1253 3.282894e-03
## 13 55-59 5 398859.75  2096 5.254980e-03
## 14 60-64 5 352219.03  2911 8.264744e-03
## 15 65-69 5 254189.04  3265 1.284477e-02
## 16 70-74 5 212921.61  4786 2.247776e-02
## 17 75-79 5 202019.36  8568 4.241178e-02
## 18 80-84 5 150647.32 11968 7.944383e-02
## 19   85+ 0  86657.03 15166 1.750118e-01

kable(life_table,
      col.names = c("x - Age Group (in years)", "n - size of Age Group", "nNx - Observed Population (Exposure)", "nDx - Observed Deaths", "nMx - Mortality Rate"),
      digits = 5,
      caption = "Period Life Table - Czech Republic in 2007") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Period Life Table - Czech Republic in 2007

x - Age Group (in years)	n - size of Age Group	nNx - Observed Population (Exposure)	nDx - Observed Deaths	nMx - Mortality Rate
0	1	53702.57	142	0.00264
1-4	4	190794.16	34	0.00018
5-9	5	219021.14	19	0.00009
10-14	5	253429.30	27	0.00011
15-19	5	318557.05	73	0.00023
20-24	5	338774.94	70	0.00021
25-29	5	396729.51	104	0.00026
30-34	5	448490.33	150	0.00033
35-39	5	352884.23	236	0.00067
40-44	5	345800.99	442	0.00128
45-49	5	320544.33	607	0.00189
50-54	5	381675.44	1253	0.00328
55-59	5	398859.75	2096	0.00525
60-64	5	352219.03	2911	0.00826
65-69	5	254189.04	3265	0.01284
70-74	5	212921.61	4786	0.02248
75-79	5	202019.36	8568	0.04241
80-84	5	150647.32	11968	0.07944
85+	0	86657.03	15166	0.17501

2. 5 points What assumption must we make about \(_{n}M_{x}\) to proceed with our calculation of a period life table?

We assume that there is no migration, that this is a closed population. Because it is a period life table, we also need to assume that the mortality rates for each age group are constant within that age group and that the mortality rates for 2007 are constant over that year.

We must also assume that \(_{n}M_{x} \approx _{n}m_{x}\), because the data we have is observed age-specific mortality rates. This will allow us to calculate the \(_{n}q_{x}\) by using the \(_{n}M_{x}\) to \(_{n}q_{x}\) conversion:

\[ _{n}q_{x} = \frac{n \cdot _{n}m_{x}}{1 + (n - _{n}a_{x}) \cdot _{n}m_{x}} \] (c) 5 points Using your table in Problem 2(b), the figures in the Tools for Demographic Estimation book, and your calculated \(_{n}M_{x}\) values, select a family of model life tables to use for your youngest \(_{n}a_{x}\) values. State your choice and why you chose it. From there, choose the model life table within the family you chose whose \(_{1}m_{0}\) value is closest to the observed all-cause \(_{n}M_{x}\) value in your country and period of choice to use for \(_{1}a_{0}\) and \(_{4}a_{0}\).

I will choose the first option because it relies on observed \(_{n}M_{x}\) rather than \(_{n}m_{x}\).

Infant Mortality: \[ _{1}q_{0} = \frac{1 \cdot _{1}m_{0}}{1 + (1 - _{1}a_{0}) \cdot _{1}m_{0}} \]

\(_{1}a_{0}\) can either be:

1. \(_{1}a_{0} = 0.07 + 1.7 \times _{1}M_{0}\) from EDM Ch. 7 on Period Life Tables, Keyfitz and Flieger (1968, p. 138)
2. For Female individuals, if \(_{1}m_{0} < .107\),

\[_{1}a_{0} = 0.053 + 2.8 \times _{1}M_{0}\] \[_{4}a_{1} = 1.522 - 1.518 \times _{1}M_{0}\] from Preston Ch. 3 on Life Tables and Single Decrement Processes, Coale and Demeny (1983).

I will choose the first option because it relies on observed \(_{n}M_{x}\) rather than \(_{n}m_{x}\).

# 1q0 (Infant Mortality)

# Mortality rate for age group [0,1)
M0 = life_table$nMx[1]
# Calculate 1a0
a0 = 0.07 + 1.7 * M0
# Mortality rate for age group [1,5)
M1to5 = life_table$nMx[2]
# M1to5

# Calculate 1q0

q0_1 = (life_table$n[1] * M0) / (1 + (1 - a0) * M0)

# 4q1 (Child Mortality)
a1 = 1.5
q1_4 = (life_table$n[2] * M1to5) / (1 + (4 - a1) * M1to5)
# q1_4

# 5q0 (Under-5 Mortality)
q0_5 = q0_1 + q1_4

\[ _{n}q_{x} = \frac{n \cdot _{n}m_{x}}{1 + (n - _{n}a_{x}) \cdot _{n}m_{x}} \] \[ _{45}q_{15} = \frac{45 \cdot _{45}m_{15}}{1 + (45 - \frac{45}{2}) \cdot _{45}m_{15}} \]

# 45q15 (Adult Mortality)

#average of all the mortality rates from age groups 15 to 60.
m15to60 = (0.00023+0.00021+0.00026+0.00033+0.00067+0.00128+0.00189+0.00328+0.00525)/9
# m15to60

# Adult mortality
q15_45 = (45 * m15to60) / (1 + (45 - 22.5) * m15to60)
q15_45

## [1] 0.06482825

cat("1q0 (Infant Mortality):", q0_1, "\n")

## 1q0 (Infant Mortality): 0.002637739

cat("5q0 (Under-5 Mortality):", q0_5, "\n")

## 5q0 (Under-5 Mortality): 0.003350231

cat("4q1 (Child Mortality):", q1_4, "\n")

## 4q1 (Child Mortality): 0.0007124927

cat("45q15 (Adult Mortality):", q15_45, "\n")

## 45q15 (Adult Mortality): 0.06482825

The early-life values are all extremely low, especially when compared to the values of the four parameters Tools for Demographic Estimation book figures.

I searched online and found a news article from September 2008 stating that 2007 was a year of record-low infant mortality in the Czech Republic, I had no idea.

The adult mortality value is relatively higher, which makes UN Far Eastern a good choice. It has high parameter values for adult mortality, but is low across the board for all other parameters.

The comparison table for the life table families is:

kable(lt_families_comparison, 
      col.names = c("Life Table Families", "Adult Mortality 45_q_15", "Under-5 Mortality 5_q_0", "Child Mortality 4_q_1", "Infant Mortality 1_q_0"),
      caption = "Life Table Families Comparison") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Life Table Families Comparison

Life Table Families	Adult Mortality 45_q_15	Under-5 Mortality 5_q_0	Child Mortality 4_q_1	Infant Mortality 1_q_0
Princeton East	low	median	low	high
Princeton North	median	low	high	low
Princeton South	low	high	high	high
Princeton West	high	low	low	low
UN Chilean	high	high	low	high
UN Far Eastern	high	low	low	low
UN General	high	low	median	low
UN Latin America	low	high	high	median
UN South Asia	low	high	high	high

From Week 3 Lecture 5’s R Code created by Professor Jess Godwin,

## Load Model life tables
mlts <- readxl::read_excel(path = "unpd_2011_mlt_130_1y_abridged.xlsx")
# mlts
# str(mlts)
# summary(mlts)

## Look up Czech Republic Female e0 in WPP 2007 to choose MLT
data("e0F1")
e0F1 %>% filter(name == "Czechia") %>% 
  select(name, `2007`)

##      name    2007
## 1 Czechia 80.0758

# 80.0758

## See how high the E0 values go for each life table family
mlts %>% 
  group_by(Type_MLT, Family) %>% 
  summarize(max_e0 = max(E0))

## `summarise()` has grouped output by 'Type_MLT'. You can override using the
## `.groups` argument.

## # A tibble: 9 × 3
## # Groups:   Type_MLT [2]
##   Type_MLT Family         max_e0
##   <chr>    <chr>           <dbl>
## 1 CD       East              100
## 2 CD       North             100
## 3 CD       South             100
## 4 CD       West              100
## 5 UN       Chilean           100
## 6 UN       Far_East_Asian    100
## 7 UN       General           100
## 8 UN       Latin             100
## 9 UN       South_Asian       100

## Look at nax for matching e0F

mlts %>% 
  filter(Type_MLT == "UN" & Family == "Far_East_Asian") %>% 
  filter(age %in% c(0, 1, seq(100, 120, 5)) &
           ## closest to WPP 2007 Czech Republic e0F
           E0 == 80 &
           Sex == "Female")

## # A tibble: 7 × 15
##   Type_MLT Family        Type  Sex      E0   age     mxn     qxn     lxn     Lxn
##   <chr>    <chr>         <chr> <chr> <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
## 1 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80     0 1.41e-2 0.0139  1   e+5 9.87e+4
## 2 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80     1 6.30e-4 0.00252 9.86e+4 3.94e+5
## 3 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80   100 3.33e-1 0.825   3.54e+3 8.77e+3
## 4 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80   105 4.50e-1 0.906   6.19e+2 1.25e+3
## 5 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80   110 5.73e-1 0.950   5.84e+1 9.68e+1
## 6 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80   115 6.89e-1 0.972   2.91e+0 4.11e+0
## 7 UN       Far_East_Asi… UN F… Fema…    80   120 7.86e-1 0.982   8.18e-2 1.02e-1
## # ℹ 5 more variables: dxn <dbl>, Txn <dbl>, sxn <dbl>, exn <dbl>, axn <dbl>

## Look at nax for matching 1m0

## Find value closest to our life_table$nMx[1]
sort(mlts$mxn[mlts$Type == "UN Far_East_Asian" & mlts$age == 0 & 
                mlts$Sex == "Female"]) 

##  [1] 0.001029156 0.001244712 0.001491284 0.001771309 0.002087247 0.002441574
##  [7] 0.002836783 0.003275380 0.003759885 0.004292833 0.004876777 0.005514289
## [13] 0.006207967 0.006960439 0.007774372 0.008652474 0.009597507 0.010612306
## [19] 0.011699779 0.012862922 0.014106619 0.015458161 0.016896513 0.018492472
## [25] 0.020230379 0.022082020 0.024119386 0.026255795 0.028571337 0.031017433
## [31] 0.033550403 0.036189410 0.038897348 0.041672982 0.044511870 0.047410211
## [37] 0.050368453 0.053381881 0.056447722 0.059564125 0.062731636 0.065944492
## [43] 0.069206938 0.072514782 0.075867596 0.079270004 0.082711008 0.086202287
## [49] 0.089737312 0.093316584 0.096949170 0.100616766 0.104340155 0.108170612
## [55] 0.112113905 0.116127543 0.120224763 0.124399664 0.128656832 0.133000512
## [61] 0.137434841 0.141967535 0.146601681 0.151345007 0.156204291 0.161185402
## [67] 0.166301334 0.171556341 0.176963115 0.182532779 0.188274758 0.194210381
## [73] 0.200347393 0.206708592 0.213313702 0.220178835 0.227344913 0.234825131
## [79] 0.242663622 0.250899485 0.259565636

## Filter mlts to the row with the value found above
## to get the appropriate E0 value for the MLT family
mlts %>% 
  filter(Type_MLT == "UN" & Family == "Far_East_Asian") %>% 
  filter(age == 0 & Sex == "Female" & 
           # closest to 0.00264 nMx from row 1 of the CR life table
           round(mxn, 4) == 0.0028) 

## # A tibble: 1 × 15
##   Type_MLT Family     Type  Sex      E0   age     mxn     qxn   lxn    Lxn   dxn
##   <chr>    <chr>      <chr> <chr> <dbl> <dbl>   <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
## 1 UN       Far_East_… UN F… Fema…    94     0 0.00284 0.00283   1e5 99734.  283.
## # ℹ 4 more variables: Txn <dbl>, sxn <dbl>, exn <dbl>, axn <dbl>

## Get early life nax's based on Czechia's 2007 e0F
nax_e0 <- mlts %>% 
  filter(Type_MLT == "UN" & Family == "Far_East_Asian") %>% 
  filter(age %in% c(0, 1) & E0 == 80 & Sex == "Female") %>% 
  select(age, axn)

## Get early life nax's based on Czechia's 2007 1M0
nax_1m0 <- mlts %>% 
  filter(Type_MLT == "UN" & Family == "Far_East_Asian") %>% 
  filter(age %in% c(0, 1) & Sex == "Female" & E0 == 94) %>% 
  select(age, axn)

nax_e0

## # A tibble: 2 × 2
##     age    axn
##   <dbl>  <dbl>
## 1     0 0.0925
## 2     1 1.29

nax_1m0

## # A tibble: 2 × 2
##     age    axn
##   <dbl>  <dbl>
## 1     0 0.0610
## 2     1 1.26

4. 15 points Use the results of parts (b) and graduation of the life table to fill out the \(_{n}a_{x}\) column of your all-cause life table. Select a radix and fill in the columns \(l_{x}\), \(_{n}q_{x}\), \(_{n}L_{x}\), \(T_{x}\), and \(e_{x}\). Present your results in a table.

From Week 3 Lecture 5’s R Code created by Professor Jess Goodwin,

Graduate the life table for \({_na_x}\) at other ages

From Preston (2002), Keyfitz (1966) derives a quadratic polynomial function for death counts across \([x - n, x + 2n]\):

\[{_na_x} = \dfrac{-\frac{n}{24} {_nd_{x-n}} + \frac{n}{2} {_nd_x} + \frac{n}{24} {_nd_{x+n}}}{ {_nd_x}}.\]

This formula yields \({_na_x} = \frac{n}{2}\) when deaths are symmetrical across \([x-n, x), [x, x+n), [x + n, x + 2n).\)

## Create a function to graduate the life table
grad_fn <- function(d_xminusn, d_x, d_xplusn, n){
  num <- -(n/24)*d_xminusn + (n/2)*d_x + (n/24)*d_xplusn
  denom <- d_x
  num/denom
}

## Add values taken for oldest ages + graduate rest of them
life_table <- life_table %>% 
  left_join(nax_e0 %>% 
              mutate(age = c("0", "1-4")) %>% 
              select(age, axn) %>% 
              rename("nax" = "axn"),
            by = c("x" = "age")) %>% 
  mutate(nax = case_when(is.na(nax) ~ grad_fn(lag(nDx), nDx, lead(nDx), 5),
                         x == "105+" ~ 1/nMx, ## Always 1/nmx for oldest age group
                         TRUE ~ nax))

life_table

##        x n       nNx   nDx          nMx        nax
## 1      0 1  53702.57   142 2.644194e-03 0.09251965
## 2    1-4 4 190794.16    34 1.782025e-04 1.29417881
## 3    5-9 5 219021.14    19 8.674962e-05 2.42324561
## 4  10-14 5 253429.30    27 1.065386e-04 2.91666667
## 5  15-19 5 318557.05    73 2.291583e-04 2.62271689
## 6  20-24 5 338774.94    70 2.066269e-04 2.59226190
## 7  25-29 5 396729.51   104 2.621433e-04 2.66025641
## 8  30-34 5 448490.33   150 3.344554e-04 2.68333333
## 9  35-39 5 352884.23   236 6.687746e-04 2.75776836
## 10 40-44 5 345800.99   442 1.278192e-03 2.67486802
## 11 45-49 5 320544.33   607 1.893654e-03 2.77834981
## 12 50-54 5 381675.44  1253 3.282894e-03 2.74757249
## 13 55-59 5 398859.75  2096 5.254980e-03 2.66479803
## 14 60-64 5 352219.03  2911 8.264744e-03 2.58366254
## 15 65-69 5 254189.04  3265 1.284477e-02 2.61964012
## 16 70-74 5 212921.61  4786 2.247776e-02 2.73083821
## 17 75-79 5 202019.36  8568 4.241178e-02 2.67463235
## 18 80-84 5 150647.32 11968 7.944383e-02 2.61485489
## 19   85+ 0  86657.03 15166 1.750118e-01         NA

\({_nM_x}\) to \({_nq_x}\) conversion + \({_np_x}\)

Recall the \(m \rightarrow q\) conversion,

\[ {_nq_x} = \dfrac{n \times {_nm_x}}{1 + (n - {_na_x}) \times {_nm_x}}.\]

life_table <- life_table %>% 
  mutate(
         nqx = ifelse(x == "85+", 1, (n*nMx)/(1 + (n - nax)*nMx)),
         npx = 1 - nqx)
life_table

##        x n       nNx   nDx          nMx        nax          nqx       npx
## 1      0 1  53702.57   142 2.644194e-03 0.09251965 0.0026378641 0.9973621
## 2    1-4 4 190794.16    34 1.782025e-04 1.29417881 0.0007124665 0.9992875
## 3    5-9 5 219021.14    19 8.674962e-05 2.42324561 0.0004336511 0.9995663
## 4  10-14 5 253429.30    27 1.065386e-04 2.91666667 0.0005325747 0.9994674
## 5  15-19 5 318557.05    73 2.291583e-04 2.62271689 0.0011451678 0.9988548
## 6  20-24 5 338774.94    70 2.066269e-04 2.59226190 0.0010326205 0.9989674
## 7  25-29 5 396729.51   104 2.621433e-04 2.66025641 0.0013099133 0.9986901
## 8  30-34 5 448490.33   150 3.344554e-04 2.68333333 0.0016709821 0.9983290
## 9  35-39 5 352884.23   236 6.687746e-04 2.75776836 0.0033388661 0.9966611
## 10 40-44 5 345800.99   442 1.278192e-03 2.67486802 0.0063720217 0.9936280
## 11 45-49 5 320544.33   607 1.893654e-03 2.77834981 0.0094286027 0.9905714
## 12 50-54 5 381675.44  1253 3.282894e-03 2.74757249 0.0162939843 0.9837060
## 13 55-59 5 398859.75  2096 5.254980e-03 2.66479803 0.0259563778 0.9740436
## 14 60-64 5 352219.03  2911 8.264744e-03 2.58366254 0.0405146247 0.9594854
## 15 65-69 5 254189.04  3265 1.284477e-02 2.61964012 0.0623184569 0.9376815
## 16 70-74 5 212921.61  4786 2.247776e-02 2.73083821 0.1069345141 0.8930655
## 17 75-79 5 202019.36  8568 4.241178e-02 2.67463235 0.1930224371 0.8069776
## 18 80-84 5 150647.32 11968 7.944383e-02 2.61485489 0.3339421068 0.6660579
## 19   85+ 0  86657.03 15166 1.750118e-01         NA 1.0000000000 0.0000000

\(l_0\) and \(l_x\)

Let \(l_0 = 100,000\) and for all other ages \[l_{x+n} = l_x \times {_np_x}.\]

life_table$lx <- NA
life_table$lx[1] <- 100000

for(age_grp in 2:nrow(life_table)){
  life_table$lx[age_grp] <- life_table$lx[age_grp - 1] * life_table$npx[age_grp - 1]
}

life_table

##        x n       nNx   nDx          nMx        nax          nqx       npx
## 1      0 1  53702.57   142 2.644194e-03 0.09251965 0.0026378641 0.9973621
## 2    1-4 4 190794.16    34 1.782025e-04 1.29417881 0.0007124665 0.9992875
## 3    5-9 5 219021.14    19 8.674962e-05 2.42324561 0.0004336511 0.9995663
## 4  10-14 5 253429.30    27 1.065386e-04 2.91666667 0.0005325747 0.9994674
## 5  15-19 5 318557.05    73 2.291583e-04 2.62271689 0.0011451678 0.9988548
## 6  20-24 5 338774.94    70 2.066269e-04 2.59226190 0.0010326205 0.9989674
## 7  25-29 5 396729.51   104 2.621433e-04 2.66025641 0.0013099133 0.9986901
## 8  30-34 5 448490.33   150 3.344554e-04 2.68333333 0.0016709821 0.9983290
## 9  35-39 5 352884.23   236 6.687746e-04 2.75776836 0.0033388661 0.9966611
## 10 40-44 5 345800.99   442 1.278192e-03 2.67486802 0.0063720217 0.9936280
## 11 45-49 5 320544.33   607 1.893654e-03 2.77834981 0.0094286027 0.9905714
## 12 50-54 5 381675.44  1253 3.282894e-03 2.74757249 0.0162939843 0.9837060
## 13 55-59 5 398859.75  2096 5.254980e-03 2.66479803 0.0259563778 0.9740436
## 14 60-64 5 352219.03  2911 8.264744e-03 2.58366254 0.0405146247 0.9594854
## 15 65-69 5 254189.04  3265 1.284477e-02 2.61964012 0.0623184569 0.9376815
## 16 70-74 5 212921.61  4786 2.247776e-02 2.73083821 0.1069345141 0.8930655
## 17 75-79 5 202019.36  8568 4.241178e-02 2.67463235 0.1930224371 0.8069776
## 18 80-84 5 150647.32 11968 7.944383e-02 2.61485489 0.3339421068 0.6660579
## 19   85+ 0  86657.03 15166 1.750118e-01         NA 1.0000000000 0.0000000
##           lx
## 1  100000.00
## 2   99736.21
## 3   99665.15
## 4   99621.93
## 5   99568.88
## 6   99454.86
## 7   99352.16
## 8   99222.01
## 9   99056.22
## 10  98725.48
## 11  98096.40
## 12  97171.49
## 13  95588.18
## 14  93107.05
## 15  89334.86
## 16  83767.65
## 17  74809.99
## 18  60369.99
## 19  40209.91

\({_nd_x}\)

For the oldest age group, \({_{\infty}d_{105}} = l_{105}.\) For all other ages, \[{_nd_x} = l_x - l_{x+n}.\]

life_table <- life_table %>% 
  mutate(ndx = ifelse(x == "85+", lx, lx - lead(lx)))

\({_nL_x}\)

For the oldest age group \({_{\infty}L_{105}} = \dfrac{l_{105}}{{_\infty}M_{105}}.\) For all other ages, \[{_nL_x} = n \times {l_x} + {_na_x} \times {_nd_x}.\]

life_table <- life_table %>% 
  mutate(nLx = ifelse(x == "85+", lx/nMx, lead(lx)*n + ndx*nax))

\(T_x\) and \(e_x\)

For all ages, \[T_x = \sum_{k = x}^{105} {_nL_k}\] and \[e_x = \dfrac{T_x}{l_x}.\]

life_table$Tx <- NA

## Using a for loop
for(age_grp in 1:(nrow(life_table))){
  life_table$Tx[age_grp] <- sum(life_table$nLx[(age_grp):nrow(life_table)], na.rm = TRUE)
}

## Alternative one line solution

# life_table$Tx_alt <- rev(cumsum(rev(life_table$nLx)))
# 
life_table$ex = life_table$Tx/life_table$lx
life_table

##        x n       nNx   nDx          nMx        nax          nqx       npx
## 1      0 1  53702.57   142 2.644194e-03 0.09251965 0.0026378641 0.9973621
## 2    1-4 4 190794.16    34 1.782025e-04 1.29417881 0.0007124665 0.9992875
## 3    5-9 5 219021.14    19 8.674962e-05 2.42324561 0.0004336511 0.9995663
## 4  10-14 5 253429.30    27 1.065386e-04 2.91666667 0.0005325747 0.9994674
## 5  15-19 5 318557.05    73 2.291583e-04 2.62271689 0.0011451678 0.9988548
## 6  20-24 5 338774.94    70 2.066269e-04 2.59226190 0.0010326205 0.9989674
## 7  25-29 5 396729.51   104 2.621433e-04 2.66025641 0.0013099133 0.9986901
## 8  30-34 5 448490.33   150 3.344554e-04 2.68333333 0.0016709821 0.9983290
## 9  35-39 5 352884.23   236 6.687746e-04 2.75776836 0.0033388661 0.9966611
## 10 40-44 5 345800.99   442 1.278192e-03 2.67486802 0.0063720217 0.9936280
## 11 45-49 5 320544.33   607 1.893654e-03 2.77834981 0.0094286027 0.9905714
## 12 50-54 5 381675.44  1253 3.282894e-03 2.74757249 0.0162939843 0.9837060
## 13 55-59 5 398859.75  2096 5.254980e-03 2.66479803 0.0259563778 0.9740436
## 14 60-64 5 352219.03  2911 8.264744e-03 2.58366254 0.0405146247 0.9594854
## 15 65-69 5 254189.04  3265 1.284477e-02 2.61964012 0.0623184569 0.9376815
## 16 70-74 5 212921.61  4786 2.247776e-02 2.73083821 0.1069345141 0.8930655
## 17 75-79 5 202019.36  8568 4.241178e-02 2.67463235 0.1930224371 0.8069776
## 18 80-84 5 150647.32 11968 7.944383e-02 2.61485489 0.3339421068 0.6660579
## 19   85+ 0  86657.03 15166 1.750118e-01         NA 1.0000000000 0.0000000
##           lx         ndx       nLx        Tx        ex
## 1  100000.00   263.78641  99760.62 8023425.7 80.234257
## 2   99736.21    71.05871 398752.58 7923665.0 79.446219
## 3   99665.15    43.21991 498214.41 7524912.5 75.501939
## 4   99621.93    53.05613 497999.14 7026698.1 70.533644
## 5   99568.88   114.02307 497573.33 6528698.9 65.569674
## 6   99454.86   102.69913 497027.01 6031125.6 60.641841
## 7   99352.16   130.14271 496456.28 5534098.6 55.701846
## 8   99222.01   165.79821 495725.97 5037642.3 50.771417
## 9   99056.22   330.73544 494539.49 4541916.3 45.851906
## 10  98725.48   629.08091 492164.71 4047376.8 40.996274
## 11  98096.40   924.91198 488427.17 3555212.1 36.242025
## 12  97171.49  1583.31069 482291.14 3066785.0 31.560544
## 13  95588.18  2481.12282 472146.96 2584493.8 27.037798
## 14  93107.05  3772.19735 456420.37 2112346.9 22.687291
## 15  89334.86  5567.21041 433422.32 1655926.5 18.536174
## 16  83767.65  8957.65253 398511.87 1222504.2 14.593990
## 17  74809.99 14440.00729 340471.64  823992.3 11.014468
## 18  60369.99 20160.08041 253765.21  483520.7  8.009289
## 19  40209.91 40209.90590 229755.44  229755.4  5.713901

life_table$ex[1]

## [1] 80.23426

5. 5 points How does the value of \(e_{0}\) you estimated in your life table compare to the \(e_{0}\) of the model life table you selected in part (b)? Do you think the model life table was an appropriate choice in retrospect, why or why not?

This was extremely close, my value estimated in the life table was 80.23426 and the value from the model life table was 80.0758, less than one year of difference. I think this model life table was an appropriate choice because it very closely matches the observed data the estimates are derived from.

I think this would be a poor-choice model if the age-specific mortality rates are not very lined up with the rates in the observed data. 2007 was a record-low mortality rate year for the Czech Republic, so I would not expect this outlier year to be identically reflected in the model life table.

Overall, I was lucky that one of the nine tables had extremely low (relative to the other tables) early-life mortality rates and relatively higher adult mortality. This lined up well with my data.

Problem 4: Estimating a multiple decrement life table – 25 points

Using your data from the Human Cause-of-Death Database, combine causes of death into the following categories:

- Certain infectious diseases: Certain infectious diseases have number S001 and ICD-10 category code A00-B99.

- Heart diseases: Heart diseases have number S007 and ICD-10 category code I00-I51.

- Respiratory diseases: Acute respiratory diseases have number S010 and ICD-10 category codes J00-J22, U04, U07- U10. Other respiratory diseases have number S011 and ICD-10 category codes J30-J98.

- External causes: External causes have number S016 and ICD-10 category code A00-B99.

- Maternal mortality: Diseases of the genitourinary system and complications of pregnancy, childbirth and puerperium have number S014

- All other causes: everything else, combined.

deaths_czech_prep = deaths_czech_raw[-1, ]
deaths_czech_prep = deaths_czech_prep %>% 
  select(-country, -year, -sex, -list)

deaths_czech_prepped = deaths_czech_prep %>%
  mutate(cause = case_when(
    cause == "S001" ~ "certain_infectious_diseases",
    cause == "S007" ~ "heart_diseases",
    cause %in% c("S010", "S011") ~ "respiratory_diseases",
    cause == "S016" ~ "external_causes",
    cause == "S014" ~ "maternal_mortality",
    TRUE ~ "all_other_causes"
  )) %>%
  group_by(cause) %>%  
  summarise(across(where(is.numeric), sum, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

## Warning: There was 1 warning in `summarise()`.
## ℹ In argument: `across(where(is.numeric), sum, na.rm = TRUE)`.
## ℹ In group 1: `cause = "all_other_causes"`.
## Caused by warning:
## ! The `...` argument of `across()` is deprecated as of dplyr 1.1.0.
## Supply arguments directly to `.fns` through an anonymous function instead.
## 
##   # Previously
##   across(a:b, mean, na.rm = TRUE)
## 
##   # Now
##   across(a:b, \(x) mean(x, na.rm = TRUE))

age_groups = c("d0" = "0", "d1" = "1-4", "d5" = "5-9", "d10" = "10-14", "d15" = "15-19", "d20" = "20-24", "d25" = "25-29", "d30" = "30-34", "d35" = "35-39", "d40" = "40-44", "d45" = "45-49", "d50" = "50-54",  "d55" = "55-59", "d60" = "60-64", "d65" = "65-69", "d70" = "70-74", "d75" = "75-79", "d80" = "80-84", "d85p" = "85+")

# Pivot the data
deaths_czech_long = deaths_czech_prepped %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("d"), 
               names_to = "x", 
               values_to = "nDx") %>%
  mutate(x = age_groups[x]) %>%
  select(cause, x, nDx)

# make each deaths-cause its own column
deaths_czech_wide = deaths_czech_long %>%
  pivot_wider(names_from = cause, values_from = nDx, names_glue = "nDx_{cause}")

colnames(deaths_czech_wide)

## [1] "x"                               "nDx_all_other_causes"           
## [3] "nDx_certain_infectious_diseases" "nDx_external_causes"            
## [5] "nDx_heart_diseases"              "nDx_maternal_mortality"         
## [7] "nDx_respiratory_diseases"

deaths_czech_wide$pop = NA
deaths_czech_wide$pop = exposures_czech$population_size

kable(deaths_czech_wide, 
      col.names = c("x - Age Group", "nDx All Other Causes", "nDx Certain Infectious Diseases", "nDx External Causes", "nDx Heart Diseases", "nDx Maternal Mortality", "nDx Respiratory Diseases", "nNx - Population"),
      digits = 2,
      caption = "Czech Republic Multi-Decrement Deaths Table") %>%
  kable_styling(
    font_size = 15
  ) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Czech Republic Multi-Decrement Deaths Table

x - Age Group	nDx All Other Causes	nDx Certain Infectious Diseases	nDx External Causes	nDx Heart Diseases	nDx Maternal Mortality	nDx Respiratory Diseases	nNx - Population
0	126.90	4.03	8.06	0.00	0.00	3.02	53702.57
1-4	20.18	1.06	10.62	0.00	0.00	2.12	190794.16
5-9	7.00	1.00	8.00	0.00	0.00	3.00	219021.14
10-14	9.35	0.00	14.54	1.04	1.04	1.04	253429.30
15-19	19.32	1.07	47.24	1.07	1.07	3.22	318557.05
20-24	18.88	1.11	44.44	0.00	0.00	5.55	338774.94
25-29	48.31	2.10	48.32	1.05	1.05	3.15	396729.51
30-34	81.26	1.04	51.04	7.29	3.13	6.25	448490.33
35-39	131.67	4.05	57.73	25.32	2.03	15.19	352884.23
40-44	288.86	2.04	89.83	40.83	4.08	16.34	345800.99
45-49	414.18	3.06	95.90	70.39	6.12	17.34	320544.33
50-54	923.26	7.10	99.43	167.40	8.12	47.69	381675.44
55-59	1492.65	17.24	107.49	348.83	24.34	105.46	398859.75
60-64	2039.23	19.24	108.34	589.29	25.31	129.60	352219.03
65-69	2103.19	21.23	80.89	855.43	55.61	148.64	254189.04
70-74	2795.28	42.51	106.27	1530.22	81.98	229.74	212921.61
75-79	4587.48	68.79	209.40	3115.64	129.48	457.23	202019.36
80-84	5921.47	88.74	299.50	4892.88	168.41	596.99	150647.32
85+	6676.03	89.89	443.39	6933.58	188.87	834.25	86657.03

1. 15 points For the same country and period in Problem 3, calculate the multiple decrement life table for females for the groups of causes above with columns \(_{n}m^{i}_{x}\), \(_{n}d^{i}_{x}\), \(_{n}q^{i}_{x}\), and \(l^{i}_{x}\) where \(i\) indexes cause of death. Present your answers in a table.

\[_{n}d_{x} = \sum_{i}{_{n}d^{i}_{x}}\]

\[_{n}q^{i}_{x} = \frac{_{n}d^{i}_{x}}{l_{x}}\]

\[_{n}m^{i}_{x} = \frac{_{n}d^{i}_{x}}{_{n}L_{x}}\]

\[l^{i}_{x} = \sum_{a=x}^{\infty}{_{n}d^{i}_{a}}\]

multidec_czech = deaths_czech_wide %>%
  left_join(life_table, by = "x")

kable(multidec_czech,
      col.names = c("Age Group", 
                    "Deaths - Other Causes", 
                    "Deaths - Infectious Diseases", 
                    "Deaths - External Causes", 
                    "Deaths - Heart Diseases", 
                    "Deaths - Maternal Mortality", 
                    "Deaths - Respiratory Diseases", 
                    "Total Population", 
                    "Age Interval (n)", 
                    "Person-Years (nNx)", 
                    "Total Deaths (nDx)", 
                    "Mortality Rate (nMx)", 
                    "Average Person-Years Lived (nax)", 
                    "Probability of Death (nqx)", 
                    "Probability of Survival (npx)", 
                    "Survivors at Age x (lx)", 
                    "Deaths at Age x (ndx)", 
                    "Person-Years Lived (nLx)", 
                    "Total Years Remaining (Tx)", 
                    "Life Expectancy (ex)"), 
      digits = 5,
      caption = "Multi Decrement Life Table Setup for nqxi, nmxi, lxi Calculations - Female Czech Republic 1993 Data") %>%
  kable_styling(font_size = 15) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

Multi Decrement Life Table Setup for nqxi, nmxi, lxi Calculations - Female Czech Republic 1993 Data

Age Group	Deaths - Other Causes	Deaths - Infectious Diseases	Deaths - External Causes	Deaths - Heart Diseases	Deaths - Maternal Mortality	Deaths - Respiratory Diseases	Total Population	Age Interval (n)	Person-Years (nNx)	Total Deaths (nDx)	Mortality Rate (nMx)	Average Person-Years Lived (nax)	Probability of Death (nqx)	Probability of Survival (npx)	Survivors at Age x (lx)	Deaths at Age x (ndx)	Person-Years Lived (nLx)	Total Years Remaining (Tx)	Life Expectancy (ex)
0	126.90	4.03	8.06	0.00	0.00	3.02	53702.57	1	53702.57	142	0.00264	0.09252	0.00264	0.99736	100000.00	263.78641	99760.62	8023425.7	80.23426
1-4	20.18	1.06	10.62	0.00	0.00	2.12	190794.16	4	190794.16	34	0.00018	1.29418	0.00071	0.99929	99736.21	71.05871	398752.58	7923665.0	79.44622
5-9	7.00	1.00	8.00	0.00	0.00	3.00	219021.14	5	219021.14	19	0.00009	2.42325	0.00043	0.99957	99665.15	43.21991	498214.41	7524912.5	75.50194
10-14	9.35	0.00	14.54	1.04	1.04	1.04	253429.30	5	253429.30	27	0.00011	2.91667	0.00053	0.99947	99621.93	53.05613	497999.14	7026698.1	70.53364
15-19	19.32	1.07	47.24	1.07	1.07	3.22	318557.05	5	318557.05	73	0.00023	2.62272	0.00115	0.99885	99568.88	114.02307	497573.33	6528698.9	65.56967
20-24	18.88	1.11	44.44	0.00	0.00	5.55	338774.94	5	338774.94	70	0.00021	2.59226	0.00103	0.99897	99454.86	102.69913	497027.01	6031125.6	60.64184
25-29	48.31	2.10	48.32	1.05	1.05	3.15	396729.51	5	396729.51	104	0.00026	2.66026	0.00131	0.99869	99352.16	130.14271	496456.28	5534098.6	55.70185
30-34	81.26	1.04	51.04	7.29	3.13	6.25	448490.33	5	448490.33	150	0.00033	2.68333	0.00167	0.99833	99222.01	165.79821	495725.97	5037642.3	50.77142
35-39	131.67	4.05	57.73	25.32	2.03	15.19	352884.23	5	352884.23	236	0.00067	2.75777	0.00334	0.99666	99056.22	330.73544	494539.49	4541916.3	45.85191
40-44	288.86	2.04	89.83	40.83	4.08	16.34	345800.99	5	345800.99	442	0.00128	2.67487	0.00637	0.99363	98725.48	629.08091	492164.71	4047376.8	40.99627
45-49	414.18	3.06	95.90	70.39	6.12	17.34	320544.33	5	320544.33	607	0.00189	2.77835	0.00943	0.99057	98096.40	924.91198	488427.17	3555212.1	36.24202
50-54	923.26	7.10	99.43	167.40	8.12	47.69	381675.44	5	381675.44	1253	0.00328	2.74757	0.01629	0.98371	97171.49	1583.31069	482291.14	3066785.0	31.56054
55-59	1492.65	17.24	107.49	348.83	24.34	105.46	398859.75	5	398859.75	2096	0.00525	2.66480	0.02596	0.97404	95588.18	2481.12282	472146.96	2584493.8	27.03780
60-64	2039.23	19.24	108.34	589.29	25.31	129.60	352219.03	5	352219.03	2911	0.00826	2.58366	0.04051	0.95949	93107.05	3772.19735	456420.37	2112346.9	22.68729
65-69	2103.19	21.23	80.89	855.43	55.61	148.64	254189.04	5	254189.04	3265	0.01284	2.61964	0.06232	0.93768	89334.86	5567.21041	433422.32	1655926.5	18.53617
70-74	2795.28	42.51	106.27	1530.22	81.98	229.74	212921.61	5	212921.61	4786	0.02248	2.73084	0.10693	0.89307	83767.65	8957.65253	398511.87	1222504.2	14.59399
75-79	4587.48	68.79	209.40	3115.64	129.48	457.23	202019.36	5	202019.36	8568	0.04241	2.67463	0.19302	0.80698	74809.99	14440.00729	340471.64	823992.3	11.01447
80-84	5921.47	88.74	299.50	4892.88	168.41	596.99	150647.32	5	150647.32	11968	0.07944	2.61485	0.33394	0.66606	60369.99	20160.08041	253765.21	483520.7	8.00929
85+	6676.03	89.89	443.39	6933.58	188.87	834.25	86657.03	0	86657.03	15166	0.17501	NA	1.00000	0.00000	40209.91	40209.90590	229755.44	229755.4	5.71390

# Cause-specific probability of death (_{n}q^{i}_{x})
multidec_czech = multidec_czech %>%
  mutate(
    nqxi_all_other_causes = nDx_all_other_causes / lx,
    nqxi_certain_infectious_diseases = nDx_certain_infectious_diseases / lx,
    nqxi_external_causes = nDx_external_causes / lx,
    nqxi_heart_diseases = nDx_heart_diseases / lx,
    nqxi_maternal_mortality = nDx_maternal_mortality / lx,
    nqxi_respiratory_diseases = nDx_respiratory_diseases / lx
  )

# Cause-specific mortality rate (_{n}m^{i}_{x})
multidec_czech = multidec_czech %>%
  mutate(
    nmxi_all_other_causes = nDx_all_other_causes / nLx,
    nmxi_certain_infectious_diseases = nDx_certain_infectious_diseases / nLx,
    nmxi_external_causes = nDx_external_causes / nLx,
    nmxi_heart_diseases = nDx_heart_diseases / nLx,
    nmxi_maternal_mortality = nDx_maternal_mortality / nLx,
    nmxi_respiratory_diseases = nDx_respiratory_diseases / nLx
  )

# Cumulative deaths (_{l}^{i}_{x})
multidec_czech = multidec_czech %>%
  mutate(
    lixi_all_other_causes = rev(cumsum(rev(nDx_all_other_causes))),
    lixi_certain_infectious_diseases = rev(cumsum(rev(nDx_certain_infectious_diseases))),
    lixi_external_causes = rev(cumsum(rev(nDx_external_causes))),
    lixi_heart_diseases = rev(cumsum(rev(nDx_heart_diseases))),
    lixi_maternal_mortality = rev(cumsum(rev(nDx_maternal_mortality))),
    lixi_respiratory_diseases = rev(cumsum(rev(nDx_respiratory_diseases)))
  )
# colnames(multidec_czech)

kable(multidec_czech,
      col.names = c("Age Group", 
                    "ndxi (All Other Causes)", 
                    "ndxi (Infectious Diseases)", 
                    "ndxi (External Causes)", 
                    "ndxi (Heart Diseases)", 
                    "ndxi (Maternal Mortality)", 
                    "ndxi (Respiratory Diseases)", 
                    "Population", 
                    "Interval Width (n)", 
                    "Exposures (nNx)", 
                    "Total Deaths (nDx)", 
                    "Mortality Rate (nMx)", 
                    "Average Years Lived in Interval (nax)", 
                    "Probability of Death (nqx)", 
                    "Probability of Survival (npx)", 
                    "Number Alive at Age x (lx)", 
                    "Deaths in Interval (ndx)", 
                    "Person-Years Lived in Interval (nLx)", 
                    "Total Person-Years Remaining (Tx)", 
                    "Life Expectancy (ex)", 
                    "nqxi (All Other Causes)", 
                    "nqxi (Infectious Diseases)", 
                    "nqxi (External Causes)", 
                    "nqxi (Heart Diseases)", 
                    "nqxi (Maternal Mortality)", 
                    "nqxi (Respiratory Diseases)", 
                    "nmxi (All Other Causes)", 
                    "nmxi (Infectious Diseases)", 
                    "nmxi (External Causes)", 
                    "nmxi (Heart Diseases)", 
                    "nmxi (Maternal Mortality)", 
                    "nmxi (Respiratory Diseases)", 
                    "lxi (All Other Causes)", 
                    "lxi (Infectious Diseases)", 
                    "lxi (External Causes)", 
                    "lxi (Heart Diseases)", 
                    "lxi (Maternal Mortality)", 
                    "lxi (Respiratory Diseases)"),
      digits = 5,
      caption = "2007 Multi-Decrement Female Life Table") %>%
  kable_styling(font_size = 15) %>%
  scroll_box(width = "900px", height = "500px")

2007 Multi-Decrement Female Life Table

Age Group	ndxi (All Other Causes)	ndxi (Infectious Diseases)	ndxi (External Causes)	ndxi (Heart Diseases)	ndxi (Maternal Mortality)	ndxi (Respiratory Diseases)	Population	Interval Width (n)	Exposures (nNx)	Total Deaths (nDx)	Mortality Rate (nMx)	Average Years Lived in Interval (nax)	Probability of Death (nqx)	Probability of Survival (npx)	Number Alive at Age x (lx)	Deaths in Interval (ndx)	Person-Years Lived in Interval (nLx)	Total Person-Years Remaining (Tx)	Life Expectancy (ex)	nqxi (All Other Causes)	nqxi (Infectious Diseases)	nqxi (External Causes)	nqxi (Heart Diseases)	nqxi (Maternal Mortality)	nqxi (Respiratory Diseases)	nmxi (All Other Causes)	nmxi (Infectious Diseases)	nmxi (External Causes)	nmxi (Heart Diseases)	nmxi (Maternal Mortality)	nmxi (Respiratory Diseases)	lxi (All Other Causes)	lxi (Infectious Diseases)	lxi (External Causes)	lxi (Heart Diseases)	lxi (Maternal Mortality)	lxi (Respiratory Diseases)
0	126.90	4.03	8.06	0.00	0.00	3.02	53702.57	1	53702.57	142	0.00264	0.09252	0.00264	0.99736	100000.00	263.78641	99760.62	8023425.7	80.23426	0.00127	0.00004	0.00008	0.00000	0.00000	0.00003	0.00127	0.00004	0.00008	0.00000	0.00000	0.00003	27704.50	375.30	1930.43	18580.26	700.64	2625.82
1-4	20.18	1.06	10.62	0.00	0.00	2.12	190794.16	4	190794.16	34	0.00018	1.29418	0.00071	0.99929	99736.21	71.05871	398752.58	7923665.0	79.44622	0.00020	0.00001	0.00011	0.00000	0.00000	0.00002	0.00005	0.00000	0.00003	0.00000	0.00000	0.00001	27577.60	371.27	1922.37	18580.26	700.64	2622.80
5-9	7.00	1.00	8.00	0.00	0.00	3.00	219021.14	5	219021.14	19	0.00009	2.42325	0.00043	0.99957	99665.15	43.21991	498214.41	7524912.5	75.50194	0.00007	0.00001	0.00008	0.00000	0.00000	0.00003	0.00001	0.00000	0.00002	0.00000	0.00000	0.00001	27557.42	370.21	1911.75	18580.26	700.64	2620.68
10-14	9.35	0.00	14.54	1.04	1.04	1.04	253429.30	5	253429.30	27	0.00011	2.91667	0.00053	0.99947	99621.93	53.05613	497999.14	7026698.1	70.53364	0.00009	0.00000	0.00015	0.00001	0.00001	0.00001	0.00002	0.00000	0.00003	0.00000	0.00000	0.00000	27550.42	369.21	1903.75	18580.26	700.64	2617.68
15-19	19.32	1.07	47.24	1.07	1.07	3.22	318557.05	5	318557.05	73	0.00023	2.62272	0.00115	0.99885	99568.88	114.02307	497573.33	6528698.9	65.56967	0.00019	0.00001	0.00047	0.00001	0.00001	0.00003	0.00004	0.00000	0.00009	0.00000	0.00000	0.00001	27541.07	369.21	1889.21	18579.22	699.60	2616.64
20-24	18.88	1.11	44.44	0.00	0.00	5.55	338774.94	5	338774.94	70	0.00021	2.59226	0.00103	0.99897	99454.86	102.69913	497027.01	6031125.6	60.64184	0.00019	0.00001	0.00045	0.00000	0.00000	0.00006	0.00004	0.00000	0.00009	0.00000	0.00000	0.00001	27521.75	368.14	1841.97	18578.15	698.53	2613.42
25-29	48.31	2.10	48.32	1.05	1.05	3.15	396729.51	5	396729.51	104	0.00026	2.66026	0.00131	0.99869	99352.16	130.14271	496456.28	5534098.6	55.70185	0.00049	0.00002	0.00049	0.00001	0.00001	0.00003	0.00010	0.00000	0.00010	0.00000	0.00000	0.00001	27502.87	367.03	1797.53	18578.15	698.53	2607.87
30-34	81.26	1.04	51.04	7.29	3.13	6.25	448490.33	5	448490.33	150	0.00033	2.68333	0.00167	0.99833	99222.01	165.79821	495725.97	5037642.3	50.77142	0.00082	0.00001	0.00051	0.00007	0.00003	0.00006	0.00016	0.00000	0.00010	0.00001	0.00001	0.00001	27454.56	364.93	1749.21	18577.10	697.48	2604.72
35-39	131.67	4.05	57.73	25.32	2.03	15.19	352884.23	5	352884.23	236	0.00067	2.75777	0.00334	0.99666	99056.22	330.73544	494539.49	4541916.3	45.85191	0.00133	0.00004	0.00058	0.00026	0.00002	0.00015	0.00027	0.00001	0.00012	0.00005	0.00000	0.00003	27373.30	363.89	1698.17	18569.81	694.35	2598.47
40-44	288.86	2.04	89.83	40.83	4.08	16.34	345800.99	5	345800.99	442	0.00128	2.67487	0.00637	0.99363	98725.48	629.08091	492164.71	4047376.8	40.99627	0.00293	0.00002	0.00091	0.00041	0.00004	0.00017	0.00059	0.00000	0.00018	0.00008	0.00001	0.00003	27241.63	359.84	1640.44	18544.49	692.32	2583.28
45-49	414.18	3.06	95.90	70.39	6.12	17.34	320544.33	5	320544.33	607	0.00189	2.77835	0.00943	0.99057	98096.40	924.91198	488427.17	3555212.1	36.24202	0.00422	0.00003	0.00098	0.00072	0.00006	0.00018	0.00085	0.00001	0.00020	0.00014	0.00001	0.00004	26952.77	357.80	1550.61	18503.66	688.24	2566.94
50-54	923.26	7.10	99.43	167.40	8.12	47.69	381675.44	5	381675.44	1253	0.00328	2.74757	0.01629	0.98371	97171.49	1583.31069	482291.14	3066785.0	31.56054	0.00950	0.00007	0.00102	0.00172	0.00008	0.00049	0.00191	0.00001	0.00021	0.00035	0.00002	0.00010	26538.59	354.74	1454.71	18433.27	682.12	2549.60
55-59	1492.65	17.24	107.49	348.83	24.34	105.46	398859.75	5	398859.75	2096	0.00525	2.66480	0.02596	0.97404	95588.18	2481.12282	472146.96	2584493.8	27.03780	0.01562	0.00018	0.00112	0.00365	0.00025	0.00110	0.00316	0.00004	0.00023	0.00074	0.00005	0.00022	25615.33	347.64	1355.28	18265.87	674.00	2501.91
60-64	2039.23	19.24	108.34	589.29	25.31	129.60	352219.03	5	352219.03	2911	0.00826	2.58366	0.04051	0.95949	93107.05	3772.19735	456420.37	2112346.9	22.68729	0.02190	0.00021	0.00116	0.00633	0.00027	0.00139	0.00447	0.00004	0.00024	0.00129	0.00006	0.00028	24122.68	330.40	1247.79	17917.04	649.66	2396.45
65-69	2103.19	21.23	80.89	855.43	55.61	148.64	254189.04	5	254189.04	3265	0.01284	2.61964	0.06232	0.93768	89334.86	5567.21041	433422.32	1655926.5	18.53617	0.02354	0.00024	0.00091	0.00958	0.00062	0.00166	0.00485	0.00005	0.00019	0.00197	0.00013	0.00034	22083.45	311.16	1139.45	17327.75	624.35	2266.85
70-74	2795.28	42.51	106.27	1530.22	81.98	229.74	212921.61	5	212921.61	4786	0.02248	2.73084	0.10693	0.89307	83767.65	8957.65253	398511.87	1222504.2	14.59399	0.03337	0.00051	0.00127	0.01827	0.00098	0.00274	0.00701	0.00011	0.00027	0.00384	0.00021	0.00058	19980.26	289.93	1058.56	16472.32	568.74	2118.21
75-79	4587.48	68.79	209.40	3115.64	129.48	457.23	202019.36	5	202019.36	8568	0.04241	2.67463	0.19302	0.80698	74809.99	14440.00729	340471.64	823992.3	11.01447	0.06132	0.00092	0.00280	0.04165	0.00173	0.00611	0.01347	0.00020	0.00062	0.00915	0.00038	0.00134	17184.98	247.42	952.29	14942.10	486.76	1888.47
80-84	5921.47	88.74	299.50	4892.88	168.41	596.99	150647.32	5	150647.32	11968	0.07944	2.61485	0.33394	0.66606	60369.99	20160.08041	253765.21	483520.7	8.00929	0.09809	0.00147	0.00496	0.08105	0.00279	0.00989	0.02333	0.00035	0.00118	0.01928	0.00066	0.00235	12597.50	178.63	742.89	11826.46	357.28	1431.24
85+	6676.03	89.89	443.39	6933.58	188.87	834.25	86657.03	0	86657.03	15166	0.17501	NA	1.00000	0.00000	40209.91	40209.90590	229755.44	229755.4	5.71390	0.16603	0.00224	0.01103	0.17243	0.00470	0.02075	0.02906	0.00039	0.00193	0.03018	0.00082	0.00363	6676.03	89.89	443.39	6933.58	188.87	834.25

2. 10 points Calculate the female probability of death before one’s 35th birthday given survival to age 20 in your country and period in the hypothetical absence of maternal mortality. Assume cause-specific hazards are proportional. Interpret this calculation in comparison to the all-cause probability of death before one’s 35th birthday given survival to age 20.

First we must calculate the probability of survival from 20 to 35, excluding maternal mortality:

# multidec_czech
multidec_czech$nqx_excl_maternal = multidec_czech$nqx - multidec_czech$nqxi_maternal_mortality

# Survival WITHOUT maternal mortality
p_survival_20_35_excl_maternal <- prod(1 - multidec_czech$nqx_excl_maternal[multidec_czech$x >= 20 & multidec_czech$x < 35])

# probability of survival from 20 to 35 (all causes)
p_survival_20_35_all <- prod(1 - multidec_czech$nqx[multidec_czech$x >= 20 & multidec_czech$x < 35])

# Use the rule of complements to get q for each
q_20_35_excl_maternal <- 1 - p_survival_20_35_excl_maternal
q_20_35_all <- 1 - p_survival_20_35_all

paste("Excluding maternal mortality, the probability of death by age 35 given survival to age 20 is:", round(q_20_35_excl_maternal, 5))

## [1] "Excluding maternal mortality, the probability of death by age 35 given survival to age 20 is: 0.00397"

paste("Including all causes, the probability of death by age 35 given survival to age 20 is:", round(q_20_35_all, 5))

## [1] "Including all causes, the probability of death by age 35 given survival to age 20 is: 0.00401"

In comparing the values for the probability of death by age 35, given survival to age 20, with or without the burden of maternal mortality, we can see the probability of death increases when adding in maternal mortality. Additionally, the difference is so small between the two values that the burden of mortality from maternal mortality does not have a large influence on the mortality from all causes. This may mean that 2007 was a time in the Czech Republic where maternal mortality was not very high.